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.
A powerful interaction mechanism is one of the key elements for the success of smart TVs, which demand far more complex interactions than traditional TVs. This paper proposes a novel interface based on the famous touch interaction model but utilizes long-range bare hand tracking to emulate touch actions. To satisfy the essential requirements of high accuracy and immediate response, the proposed hand tracking algorithm adopts a fast color-based tracker but with modifications to avoid the problems inherent to those algorithms. By using online modeling and motion information, the sensitivity to the environment can be greatly decreased. Furthermore, several ideas to solve the problems often encountered by users interacting with smart TVs are proposed, resulting in a very robust hand tracking algorithm that works superbly, even for users with sleeveless clothing. In addition, the proposed algorithm runs at a very high speed of 82.73 Hz. The proposed interface is confirmed to comfortably support most touch operations, such as clicks, swipes, and drags, at a distance of three meters, which makes the proposed interface a good candidate for interaction with smart TVs.
In this paper, the relationship between GPS code and carrier tracking performance is given. Through the error analysis and experiments, the performance of code tracking loop can be improved using narrow correlation. The performance of code tracking loop can be also improved if the better carrier tracking loop is used. On the other hand, the performance of carrier tracking loop is independent of that of code tracking loop.
사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술이 증강현실이다. 증강현실 시스템에서 손동작을 이용하여 효과적인 의사전달 표현방법을 연구 중이다. 손동작은 인간의 의사소통을 위해 글이나 음성과 함께 매우 중요한 수단으로 사용되고 있다. 증강현실에서 가상의 정보를 얻기 위하여 마커를 사용한 공간 배치 기술과 핸드 트래킹 기술에 관하여 상당한 제약이 따른다. 본 논문에서는 핸드 트래킹 기법을 이용하여 핸드 영역을 트래킹하여 추적영역 위에 객체를 증강시킨다. 증강된 객체는 핸드 위치에 따라서 뷰포인트 변화에 따라서 입체감과 몰입감이 향상된다.
핸드트래킹이 주된 조작이 되는 기기가 출시됨에 따라 현재 확장현실 분야의 관심사 중 하나는 핸드트래킹이다. 핸드트래킹은 사용자에게 몰입감 및 현실감 측면에서 장점이 있으며 그에 따라 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 활쏘는 동작은 양손을 동시에 써야하는 동시에 표적을 맞추기 위해서는 정교함을 요하는 과거 문화적 스포츠적 의의를 가지는 동작이다. 본 연구는 이러한 활쏘는 동작을 구현하는 것을 목표로 했다. 따라서 본 논문은 유니티가 제공하는 XR Hands 패키지를 활용하여 손동작을 인식하도록 했으며 기반이 되는 OpenXR 에 대한 탐구했다. 최종적으로는 활 쏘는 동작을 구현했고 메타 퀘스트 2 에서 테스트했다.
Objective: The purpose of this study is to build basic data to systematically develop a hand function evaluation tool by determining the effects of age, gender and target force level on the difference in hand function according to the target force level. Background: Precise and objective evaluation of hand functionality is a very important factor in quantifying treatment progress in patients or elderly people, and in verifying treatment effects. However, most hand function evaluations lack objectivity and accuracy, and therefore it is difficult to properly treat patients according to the given situation. Method: Sixteen healthy subjects (eight elderly and eight young people) participated in this study to evaluate the effects of age, gender, and target force level on tracking performance through rRMSE in terms of the tracking force and actual exerted force, by carrying out a task of maintaining six different target force levels for 20 seconds. Results: The result of this experiment indicated that elderly people and women had a lower ability to maintain a certain level of force than young people and men by 16% and 10%, respectively. The target force level results showed that the tracking error of the lowest force level (5% MVC) was significantly higher than that of 15% MVC, which in turn showed a higher tracking error than that of the higher target force levels. Conclusion: The results of this study can thus be utilized to develop a rehabilitation program for elderly people or other patients. Application: The authors expect that the results of the present study will be valuable to develop a rehabilitation program and hand function evaluation tool.
본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.
Kim, Jung-Ho;Kim, Najoung;Park, Hancheol;Park, Jong C.
Journal of Computing Science and Engineering
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제10권3호
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pp.95-101
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2016
In this study, we propose a new system for constructing parallel corpora for sign languages, which are generally under-resourced in comparison to spoken languages. In order to achieve scalability and accessibility regarding data collection and corpus construction, our system utilizes deep learning-based techniques and predicts depth information to perform pose estimation on hand information obtainable from video recordings by a single RGB camera. These estimated poses are then transcribed into expressions in SignWriting. We evaluate the accuracy of hand tracking and hand pose estimation modules of our system quantitatively, using the American Sign Language Image Dataset and the American Sign Language Lexicon Video Dataset. The evaluation results show that our transcription system has a high potential to be successfully employed in constructing a sizable sign language corpus using various types of video resources.
본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.
컴퓨터의 활용도가 높아지면서 자연스럽게 컴퓨터에 따른 입력 장치도 사용이 잦아지고 있는 추세이다. 본 논문에서 다루고 있는 핸드 트랙킹 인터랙션 시스템(Hand-Tracking Interaction System)이란 캠에 사람의 손을 인식시켜 손의 모션에 기능을 부여하는 또 다른 차세대 입력 장치이다. 본 논문에서는 현재 사용하고 있는 마우스와 키보드 같은 입력 장치의 공간 제약성 이라는 단점을 보완하기 위해 핸드 트랙킹 인터랙션 시스템 (Hand-Tracking Interaction System) 을 개발하였고, 빛과 그림자의 영향을 쉽게 받아 손 인식률이 낮아지는 단점을 해결하기 위해 캠 대신 적외선카메라를 이용하여 인식률을 높임에 힘썼다. 또 핸드 트랙킹 인터랙션 시스템을 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 어플리케이션을 함께 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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