손-동작(Hand-Gesture) 인터페이스 기술에서 사용자의 다중 입력을 위하여 손가락 끝점(Finger end-points)의 추출은 가장 중요한 과정 가운데 하나이다. 그러나 이전의 방법들은 손 영역을 추출하고 기하학적 또는 형태학적 영상 처리 방법에 기반하여 손-동작 명령 수행을 위한 손가락 끝점 추출을 수행하고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티터치(Multi-Touch) 디스플레이 장치에서 사용자 입력 처리를 위해서 사용되는 적외선 확산 투광(DI: Diffused illumination) 방식을 이용하여 사용자 손가락 끝점을 추출하고, 추출된 끝점의 개수 변화 및 이동 방향에 의해서 동작하는 공간 마우스를 구현한다. 제안하는 공간 마우스는 기본적인 마우스 이벤트 처리뿐만 아니라, 확장된 사용자 멀티 제스쳐를 위한 연속적 명령 기능을 포함한다. 구현된 공간 마우스의 성능 평가를 위해서 윈도우 웹 브라우져 어플리케이션 사용 환경에 적용한 결과 다양한 사용자 명령에 대하여 평균 90%의 성공적 결과를 보였다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 제스쳐 명령을 사용자의 손가락 개수 및 이동 방향을 기반으로 인식하는 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스는 손 영역의 추출을 위해서 RGB 컬러모델로부터 YCbCr 컬러모델로의 색 변환에 의한 색차정보를 이용하고, 추출된 손 영역의 중심에서 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용하여 손가락 개수 및 위치 정보를 계산한다. 특히, 제안하는 방법에서 지속적 사용자 명령은 제스쳐 단일 형상의 방향 이동에 의해서 반복 수행이 가능하고, 손가락 위치 정보는 사용자 경험(UX: User eXperience)에 기반 하여 사용자 명령을 증폭 수행한다. 또한 Intel사(社)의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 구현된 손동작 컨트롤러 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 상용 비디오 플레이어 프로그램에 적용하여 각 컨트롤 모드별 인식률을 측정한 결과 평균 89%의 인식률을 보였다.
최근, 실시간으로 카메라를 통해 동작을 인식하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 사람의 관절로부터 특징을 추출하는 개수가 적기 때문에 동작 분류의 정확도가 낮은 한계점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 움직일 때 변하는 관절의 각도를 특징 추출하여 계산하는 알고리즘과 이미지 분류 시에 정확도가 높은 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용한 분류모델을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 피트니스 자세 이미지로부터 5가지 운동 동작 이미지를 인용하여 분류 모델에 적용한다. 구글에서 제공하는 그래프 기반 프레임워크인 MediaPipe 기법을 사용하여, 이미지로부터 운동 동작 분류에 중요한 8가지 관절 각도 정보를 추가적으로 추출한다. 추출한 특징들을 모델의 입력으로 설정하여, 분류 모델을 학습시킨다. 시뮬레이션 결과로부터 제안한 모델은 높은 정확도로 운동 동작을 구분하는 것을 확인할 수 있다.
IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.
본 논문에서는 그로브 제스처를 사용하여 스마트 미러의 화면을 제어하고 음성인식 기능을 통해 화면에 웹 브라우저 검색 기능과 거울화면을 제어할 수 있는 스마트 미러를 제안하였다. 스마트 미러의 하드웨어 구성은 LCD모니터에 아크릴 판을 결합하고 반사율 37% 투과율 36%의 하프미러필름을 아크릴판에 부착하여 거울처럼 사용함과 동시에 거울에 디스플레이를 표시하도록 제작하였다. 제안한 스마트 미러는 사용자가 직접 거울을 터치하거나 키보드를 조작하는 등의 번거로운 작업 없이 그로브 제스처 센서를 통해 간단한 손동작만으로 화면을 제어할 수 있는 기능을 구현하였으며 음성인식 기능과 GoogleAssistant를 도입하여 사용자가 내린 음성명령에 일치하는 결과를 화면에 출력하였다.
Human-hand gestures have been used a means of communication among people for a long time, being interpreted as streams of tokens for a language. The signed language is a method of communication for hearing impaired person. Articulated gestures and postures of hands and fingers are commonly used for the signed language. This paper presents a system which recognizes the korean sign language (KSL) and translates the recognition results into a normal korean text and sound. A pair of data-gloves are used a sthe sensing device for detecting motions of hands and fingers. In this paper, we propose a dynamic gesture recognition mehtod by employing a fuzzy feature analysis method for efficient classification of hand motions, and applying a fuzzy min-max neural network to on-line pattern recognition.
This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.217-222
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2004
A person does communication between each other using language. But, In the case of disabled person, cannot communicate own idea to use writing and gesture. We embodied communication system using the EEG so that disabled person can do communication. After feature extraction of the EEG included facial muscle signals, it is converted the facial muscle into control signal, and then did so that can select character and communicate idea.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제34권1호
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pp.57-58
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2023
Through accurate observation and the results of experimental studies using great apes, the author tells us exactly what we have not known about human communication. The author persuasively conveys to the reader the grand history of developing from great apes' gestures to human gestures, to human speech. Given that great apes and human gestures were the origin of human voice language, we have once again realized that our language is, after all, an "embodied language."
본 연구에서는 스마트매트와 카메라 센서를 이용한 가상현실 체험형 운동게임 시스템 설계 및 구현하였다. 사용자 상반신 운동자세인식을 위해 키넥트 카메라 센서를 활용하고 사용자의 걷기 동작을 정확하게 인식하고 다음 취해야할 걷기 운동 동작에 대한 가이드를 제공하기 위해서 LED 표시가 가능한 스마트 매트를 개발하였다. 이를 통합하고 기능성 게임의 재미요소를 결합하여 실제 운동 상황에서 사용자에게 실시간으로 상호작용 정보를 제공하는 가상현실 체험형 운동게임 통합 시스템을 설계 및 구현하였다. 사용자들이 보다 자립적이고 독립적으로 가정 및 건강증진 관련 기관에서 쉽게 운동하는데 기여하는 체험형 운동게임 시스템으로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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