The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.
영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
최근 가상현실에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 서비스와 어플리케이션이 개발되고 있으며, 이와 더불어 몰입형 상호작용을 위한 제스처 기반 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 가상현실 환경 내 사용자 움직임을 효과적으로 반영하고 몰입감을 높이기 위해 제스처 인식 기반 착용식 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 적외선 LED가 부착되어 있는 헬멧과 적외선 수신기를 이용하여 사용자의 머리 움직임을 인식하며, 양 손에 착용한 데이터 글로브로부터 사용자의 손 제스처를 인식한다. 또한, 헤드 마운트 디스플레이 장치(HMD)를 이용하여 직접 사용자의 시점 변화와 가상환경의 시점 변화를 일치시킨다. 손 제스처의 경우 다수의 관절로 이루어져 있는 손의 특성상 다양한 동작이 가능하며 손 크기나 손동작이 사람마다 모두 다르기 때문에 다양한 사용자들을 대상으로 할 때, 일반적인 모델로는 정확한 인식이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 사용자를 대상으로 정확히 손 제스처를 인식하기 위해 Mixture-of-Experts 기반 인식 방법을 적용하였다. 제안하는 인터페이스의 유용성을 평가하기 위해 가상 오케스트라 지휘 환경을 구현하여 인터페이스의 동작 성능을 분석하고 사용성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사용자들이 쉽고 직관적으로 사용할 수 있으며 흥미를 유발함을 확인하였다.
본 논문은 립모션을 사용하여 사용자의 손동작을 인식함으로써 보다 현실감 있는 슈팅 게임 조작 방식을 제공한다. 슈팅 게임에서 필수적인 발사, 위치 이동, 시점 변화, 줌 인/아웃 등의 기능을 구현했으며, 사용자 평가를 통해 게임 인터페이스를 친숙하고 직관적인 손동작으로 대체함으로써, 기존 마우스/키보드 대비 조작의 용이성, 흥미, 확장성 등의 측면에서 우수함을 확인하였다. 구체적으로, 마우스/키보드를 이용한 인터페이스의 사용자 만족도(1~5)는 평균 3.02인 반면, 손동작을 이용한 인터페이스는 3.57이었다.
최근 주방의 역할은 이전의 생존 영위를 위한 공간으로부터, 현재의 생활과 문화를 보여주는 공간으로 발전하였다. 이러한 변화와 더불어, IoT 기술의 사용이 확산되고 있다. 그 결과로, 주방에서의 새로운 스마트기기의 발전과 보급이 이루어지고 있다. 때문에 이러한 스마트기기를 사용하기 위한 사용자 경험 또한 중요해지고 있다. 이는 맥락적 사용자 기반의 데이터를 통해 사용자와 컴퓨터간의 보다 자연스러우며 효율적인 상호작용을 기대할 수 있기 때문이다. 본 논문은 주방에서 사용하는 스마트기기의 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 바탕으로 기기와 접촉을 하지 않는 자연스러운 사용자 인터페이스(natural user interface, NUI)를 고찰하고자 한다. 그 방법으로, 기기에 부착되어 있는 카메라를 이용하여 사용자의 손 제스처를 인식한 뒤 인식된 손의 모양을 인터페이스에 적용하는 영상 처리 기술을 활용하였으며 사용자의 맥락과 상황에 맞는 제스처를 제안하고자 하였다. 본 실험에 사용된 제스처의 기본방향은 직관성과 학습 용이성에 중점을 두었으며 기본적인 5개의 제스처를 분류하여 이를 인터페이스에 활용하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.267-273
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2016
Hand posture recognition is an important technique to enable a natural and familiar interface in the human-computer interaction (HCI) field. This paper introduces a hand posture recognition method using a depth camera. Moreover, the hand posture recognition method is incorporated with the Moving Picture Experts Group Rich Media User Interface (MPEG-U) Advanced User Interaction (AUI) Interface (MPEG-U part 2), which can provide a natural interface on a variety of devices. The proposed method initially detects positions and lengths of all fingers opened, and then recognizes the hand posture from the pose of one or two hands, as well as the number of fingers folded when a user presents a gesture representing a pattern in the AUI data format specified in MPEG-U part 2. The AUI interface represents a user's hand posture in the compliant MPEG-U schema structure. Experimental results demonstrate the performance of the hand posture recognition system and verified that the AUI interface is compatible with the MPEG-U standard.
GUI(graphical user interface) has been the dominant platform for HCI(human computer interaction). The GUI-based style of interaction has made computers simpler and easier to use. However GUI will not easily support the range of interaction necessary to meet users' needs that are natural, intuitive, and adaptive. In this paper we study an approach to track a hand in an image sequence and recognize it, in each video frame for replacing the mouse as a pointing device to virtual reality. An algorithm for real time processing is proposed by estimating of the position of the hand and segmentation, considering the orientation of motion and color distribution of hand region.
본 논문에서는 DID 시스템에서 사용할 수 있는 제스쳐 인식을 이용한 비접촉식 인터페이스를 구현하였다. 비접촉식 인터페이스는 별도의 부착물 없이 키넥트 카메라만을 사용함으로, 사용자의 편의와 공간적인 활용도를 높일 수 있다. 손 동작인식에는 사용자의 손 움직임의 기울기와 속력을 인식하는 방향성 기반의 인식 기법을 채용하였고 손 모양인식을 위해서 YCbCr 칼라모델을 이용한 손 영역 추출과 손 넓이의 원을 이용한 영상처리 기술로 손가락의 수를 인식하였다. 이러한 손 동작인식과 손 모양인식을 이용하여 다음 페이지, 이전 페이지, 화면 위로, 화면 아래로, 커서 움직임, 클릭 등의 이벤트를 발생시켜 DID 시스템 제어 명령으로 사용하였으며, 구현한 시스템을 갖고 동작 실험한 결과 93%의 명령 인식률을 보여 실용화의 가능성을 확인할 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.129-138
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2022
With the increasing reliance of computing systems in our everyday life, there is always a constant need to improve the ways users can interact with such systems in a more natural, effective, and convenient way. In the initial computing revolution, the interaction between the humans and machines have been limited. The machines were not necessarily meant to be intelligent. This begged for the need to develop systems that could automatically identify and interpret our actions. Automatic gesture recognition is one of the popular methods users can control systems with their gestures. This includes various kinds of tracking including the whole body, hands, head, face, etc. We also touch upon a different line of work including Brain-Computer Interface (BCI), Electromyography (EMG) as potential additions to the gesture recognition regime. In this work, we present an overview of several applications of automated gesture recognition systems and a brief look at the popular methods employed.
본 논문에서는 사용자 중심의 제스처 인식과 직관적인 다중 터치가 가능한 TouchFace-V 인터페이스를 기반으로 제작된 실감형 전자책 RealBook시스템에 대하여 제안한다. 제안한 인터페이스는 기존 테이블탑 디스플레이의 단점으로 지적되는 제한적인 공간 활용 및 이동성 문제를 개선한 인터페이스로 테이블과 같이 평평한 곳이면 사용자가 언제 어디서나 자유롭게 간단한 설치 및 사용이 가능하다. 또한 영상 처리 기술 외에 별도의 센싱 기술을 사용하지 않고 손가락 다중 터치 기능 및 다양한 손 제스쳐 인식 기능을 구현했을 뿐만 아니라, 컴퓨터와 사용자간의 상호작용을 쉽고 자연스럽게 해주는 장점이 있다. 제안한 실감형 RealBook은 종이책의 아날로그적 감성과 디지털 전자책의 멀티미디어 효과를 접목시킨 전자책으로, 책에 있는 내용을 바탕으로 다양한 스토리를 구현하여 독자의 선택에 따라 각기 다른 스토리 진행이 가능하다. 독자들은 책 공간 안에서 다양한 상호작용을 통한 새로운 경험을 체험할 수 있다. 실험을 통해 제안한 시스템의 효율성을 입증하고 나아가 다중 터치 기술을 이용한 콘텐츠 시장이 발전할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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