• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1135-1142
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• 2007

전방투사형 인터랙티브 디스플레이에서는 프로젝터의 빔이 사용자의 손이나 몸에도 투사되는 특성으로 인해 보편적 칼라 추져 기법을 통한 맨 손 영역의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 원본 영상의 칼라가 카메라 영상으로 포착되기까지 칼라의 변환 관계를 분석하여 결과를 추정함으로써, 기대치와의 차이 영역 계산을 통해 손 영역을 검출하였다. 이 때, 기존 논문의 부정확한 칼라 추정을 보완하기 위해, 프로젝터와 카메라 반응 값의 칼라 채널별 간섭현상 및 투사된 프레임 내부의 밝기 오차를 룩업테이블로 모델링 하고 맨 손 영역에 대해 유동적인 밝기 차 임계치를 적용하여 정확도를 개선하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.551-557
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• 2013

지능형 로봇 연구 분야에 있어, 손을 이용한 제스처 인식은 매우 중요한 연구 분야로 간주 되고 있으며, 스마트 폰, 스마트 TV 등에 상용화 되어왔다. 제스처 인식에 있어, 강인한 손 검출 기술을 필수적인데, 손의 모양이 일정치 않고, 복잡한 배경이나 조명변화 아래서는 손 검출이 쉽지 않다는 어려움이 있다. 본 논문은 실내 환경에서 사용자가 가리키는 방향을 인식하기 위한 손 검출 알고리즘을 제안한다. 손 검출에 대한 오검출을 최대한 줄이기 위해, 머리-어깨 검출 결과를 기반으로 손 검색 영역을 한정시키고, 피부색을 이용해 최소한의 후보군들을 발생시켜, HOG-SVM을 이용하여 손을 검출하였다. 그리고 머리-어깨, 손 검출 결과를 통해 팔의 방향 각도를 추정하였다. 제안된 방법은 실제 실내 환경에서 추출된 영상을 통해 실험을 진행하였고, 강인한 성능을 확인하였다.

• 산업기술연구
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• 제29권A호
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• pp.47-54
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• 2009

In this paper, we proposed hand detection and hand gesture recognition from USB camera video. Firstly, we extract hand region extraction using skin color information from a difference images. Background image is initially stored and extracted from the input images in order to reduce problems from complex backgrounds. After that, 16-directional chain code sequence is computed from the tracking of hand motion. These chain code sequences are compared with pre-trained models using DP matching. Our hand gesture recognition system can be used to control PowerPoint slides or applied to multimedia education systems. We got 92% hand region extraction accuracy and 82.5% gesture recognition accuracy, respectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.65-75
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.398-405
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• 2018

HCI 분야에서 대표적인 손 제스처 인식은 IT기기의 개발과 더불어 사용자와 기기 간의 상호작용 및 정보교환을 위한 방법으로 주목받고 있다. 영상 처리를 통한 손 제스처 인식에서 손바닥 영역 검출은 처리속도 및 인식률 향상에 기여하는 핵심 처리 과정이다. 본 논문에서는 손바닥 영역 검출(palm area detection)을 위해 손과 손목을 영상 분할(image segmentation) 하는 새로운 방법을 제안한다. 손의 해부학적 특성으로 가장 넓은 폭이 발생하는 엄지와 소지의 장골 간격을 손 영상의 수평 투사 히스토그램으로 계산 후 이 간격을 지름으로 하는 원을 그려 손바닥 영역을 검출한다. 이 방법의 우수성을 검증하기 위하여 다단 형판정합(multiple stage template matching)을 사용해 10가지 손 제스처에 대해 기존 방법 4가지와 인식 성능을 비교 평가한다. 손 제스처 인식에 관련한 연구가 다양하나 손바닥 영역 검출에 특화된 성능 비교 문헌이 저조함을 강조한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-10
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• 2011

본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.328-336
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• 2012

In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.

• 전기학회논문지
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• 제64권3호
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• pp.465-472
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• 2015

This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 로봇학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.301-310
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• 2019

A new algorithm has been propose to detect the reflected light region as disturbances in a real-time vision system. There have been several attempts to detect existing reflected light region. The conventional mathematical approach requires a lot of complex processes so that it is not suitable for a real-time vision system. On the other hand, when a simple detection process has been applied, the reflected light region can not be detected accurately. Therefore, in order to detect reflected light region for a real-time vision system, the detection process requires a new algorithm that is as simple and accurate as possible. In order to extract the reflected light, the proposed algorithm has been adopted several filter equations and clustering processes in the HSI (Hue Saturation Intensity) color space. Also the proposed algorithm used the pre-defined reflected light data generated through the clustering processes to make the algorithm simple. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, several images with the reflected region have been used and the reflected regions are detected successfully.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1000-1015
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• 2010

본 논문에서는 손동작 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 손 추출을 위한 방법으로는 피부색과 boundary energy 정보를 이용하고 moment method로 손바닥의 중심을 구하게 된다. 손동작 인식은 두 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 손 형상 인식으로 병렬 신경망을 이용하였다. 손 형상의 패턴을 추출하기 위해서 fitting ellipses method를 이용하였다. fitting ellipses method는 추출된 손 영역을 12개의 타원형으로 분류하고 타원 외곽선의 흰 픽셀 비율을 계산한다. 패턴은 12개의 입력 노드로 신경망에 입력되고 4개의 출력 노드로 출력되는데 각 출력 노드는 0~1사이의 값을 갖게 된다. 손 형상은 4개의 출력 노드의 구성으로 나타낼 수 있다. 두 번째 단계는 손동작 추적과 인식이다. 손동작 추적과 인식을 위해서는 손동작의 위치 정보를 예측 할 수 있는 Kalman Filter를 이용하였다. 실험은 Windows XP상에서 수행되었고 제안한 알고리즘의 효율성을 평가하였다. 손 형상을 인식하기 위해서 300개의 이미지를 인식기에 훈련시키고 200개의 이미지를 실험에 사용하였다. 194개 이상의 이미지가 정확하게 인식 되었다. 그리고 손동작 추적 인식을 실험하기 위해서 1200번의 손동작(각 동작은 400번)을 사용하였고 그 중 1002번의 손동작이 정확하게 인식 되었다.이러한 결과는 제안된 방법이 손 영역을 추출하고 손 동작을 인식하는데 유용함을 확인 할 수 있었다.