본 연구는 손목 재활을 위한 신경망을 이용하여 수부 동작 인식해주는 연구이다. 수부의 재활은 손상을 받은 수부의 기능을 최대로 회복시켜 일상생활과 직업, 취미생활을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 하지만 어느 장소를 찾아 치료를 하는 것은 경제적, 시간적으로 매우 비효율적이다. 이런 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 환자가 직접 스마트 기기를 이용해 재활 치료를 하고자 한다. 이를 활용하면 비용이나 시간적인 면에서 매우 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 총 10명의 사람으로부터 4 종류의 재활 운동에 대한 데이터를 수집하여 손목재활 데이터셋을 만들었다. 수부 제스쳐 인식은 신경망을 이용하여 모델을 구성하였다. 그 결과 93%의 정확도를 얻었으며, 본 시스템의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다.
본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.
본 논문은 빛을 이용한 영상 투사 매체인 프로젝터와 사용자의 신체를 인식하는 키넥트 센서를 이용하여 움직이는 사람의 손에 영상을 프로젝션 매핑하는 시스템 개발을 제안한다. 기존 프로젝션 매핑은 고정된 물체에 영상을 투사하는 경우가 대부분이지만, 본 시스템은 움직이는 손을인식해 손바닥의 중심점에 영상을 투사하여 사용자에게 새로운 인지 경험을 제공하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 시스템 제작 과정과 이를 기반으로 제작된 콘텐츠와 응용 예에 대해 설명한다. 하드웨어구성과 조립방법을 구체적으로 제시하고객체지향개발 방법을 통한 오픈 소프트웨어 구조 개발과정에 대해 자세히 서술한다. 안정적인 사영을위해 3차원 공간상에서 프로젝터와 키넥트 센서 좌표 캘리브레이션, 그리고 키넥트 센서 좌표 노이즈, 손떨림으로 인해 발생하는 노이즈 감소 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
우리나라의 1인 가구 비중은 증가하고 있으며 여성이나 노인들의 위험 상황에 지원하기 위한 시회적인 요구가 증가하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 누구나 모션 센서가 내장된 핸드폰을 가지고 있으며 범죄나 건강상의 응급 상황에 핸드폰의 간단한 동작을 통해 병원의 응급센터나 경찰에 신고하는 체계적인 방법이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 모바일 앱의 백그라운드 상태에서 사용자의 모션 인식을 통해 응급 신고 처리를 위한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추가된 하드웨어 없이 비용이 저렴하고 간단한 손동작으로 실내와 실외 환경에서 응급 처치 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 비젼 카메라를 이용한 비주얼 멀티 터치 입력 장치를 제안한다. 제안된 입력 장치는 비젼 카메라를 이용하므로 기존 스마트 폰에서 사용하는 터치 스크린 입력 장치에 비해 non-touch로 명령을 입력할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안된 장치는 컴퓨터 계산 시간이 짧아 실시간 구현이 가능하고, 카메라외에 다른 장치가 필요 없으므로 존재하는 입력장치보다 싸다는 장점이 있다. 이를 위해, 먼저, HSV 컬러 모델과 라벨링 방법을 이용한 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 그 다음, 손이 움직이는 영역의 정확성을 개선하기위해, 기하학적인 특징점, 동심원, 칼만 필터에 기본한 움직임 인식 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 제안된 장치는 비디오 게임, 스마트 TV, 컴퓨터등을 원격으로 제어할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
본 논문은 뇌졸중 환자가 가상의 집에서 일상 재활 훈련을 할 수 있는 소근육 재활 시스템을 제안한다. 뇌졸중 환자는 마비증상으로 인해 일상생활 활동이 제한적이며 이들을 위한 재활 훈련에는 전등 켜고 끄기, 문 여닫기, 가스 밸브 잠그기, 자물쇠 열기 등 집안에서 일어나는 활동을 재현하는 작업 치료 훈련이 다수 있다. 본 논문에서는 가상현실 기술로 집 내부를 구현하여 앞서 언급한 일상 재활 훈련 요소를 배치하고 손동작 인식 장치인 립모션(Leap Motion)을 활용하여 환자가 손과 손가락을 충분히 사용하여 재활 훈련을 할 수 있는 재활 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 이용하면 뇌졸중 환자는 불편한 몸으로 치료 기관에 방문하지 않고도 가상현실로 소근육 재활이 가능하며, 기존 작업 치료 도구의 단조로움을 탈피하여 흥미롭게 재활 훈련을 받을 수 있을 것으로 기대된다.
The image noise improvement algorithm proposed in this paper extracts the boundary line by using the window of the binarized image to detect the gesture motion. Boundary line blurring is prevented by improving Gaussian noise generated during video output. To improve gesture recognition in low-light environments, an image noise enhancement algorithm has been designed to provide an output image close to the base image. Analyzing the experimental results, we found almost 10% improvement in the results compared to the results of the existing Median filter.
현재 손 모션 인식 기술을 활용한 응용 서비스가 많이 나타나고 있다. 립 모션으로 사용자의 손동작을 인식하여 나타나는 행동결과를 통해 3D 오브젝트를 편집하는 형태의 기술을 활용하여 3D 퍼즐을 맞춘다. 입체적인 3D 퍼즐을 함으로써 사용자는 다방면으로 교육적인 결과를 얻을 수 있으며, 유아들을 대상으로 공간지각능력, 두뇌 활성화에 효과적이다. 이에 본 논문에서는 개발 환경 및 테스트와 3D 퍼즐에서 사용하게 될 손동작 관련 기술에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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