본 논문에서는 가상 환경에서 움직이는 인체 Avatar의 움직임을 인간의 가장 자연스러운 동작의 하나인 손 제스처를 이용하여 실시간으로 제어하는 인식 시스템의 구현에 관하여 상술한다. 동적 손 제스처는 컴퓨터와 제스처를 사용하는 사람과의 상호 연결 수단이다.가상공간 상에서의 자연스러운 움직임을 표현하기 위해 32개의 자유도(DOF)를 가진 인체 아바타를 구성하였으며, 정지, 전후좌우로 한 걸음 이동, 걷기, 달리기, 좌우로 회전, 뒤로 돌기, 물건 잡기의 동작 모드를 정의하여 가상공간 상의 인체 아바타는 미리 설정된 손 제스처에 따라 실시간에 따라 실시간으로 3차원공간상에서 움직일 수 있다. 실시간의 인체 아바타 이동에는 역 기구학과 기구학을 혼용하여 적용하였으며, 사이버 터치를 착용한 사용자의 손 제스처 인식에는 인공 신경망 이론과 퍼지 이론을 도입하여 실시간 인식이 가능하였다.
본 논문에서 혼합현실에서 공동 작업을 위한 환경 구축에 대한 연구와 웨어러블 IOT 디바이스와 연동하기 위한 방법을 제안한다. 혼합현실은 가상현실과 증강현실의 혼합되어진 형태로서 실세계와 가상세계의 물체가 동시에 보이고, 가상현실과 달리 멀미 현상이 일어나지 않고 무선 방식이라 산업현장에서 적용될 기술로 주목 받고 있다. 마이오 웨어러블 디바이스는 삼축 센서, 근전도 센서, 가속도 센서를 이용하여 팔의 회전 트래킹과 손 제스처 인식을 가능하게 하는 디바이스이다. 혼합현실 관련 다양한 연구가 진행되고 있지만 여러 사람이 함께 혼합 현실 참여할 수 있는 환경 구축, 가상 객체를 직접 손으로 조작하는 것에 대한 논의는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 혼합 현실을 적용하기 위해 공동 작업이 가능한 환경 구축 방법에 대해 연구하였고, 상호작용이 원활하게 이루어지기 위한 인터랙션 방법에 대해 논의하였다. 그 결과 2인이 동시에 혼합현실 환경에 참여하여 객체에 대한 일원화된 객체를 공유할 수 있었고, 마이오 웨어러블 인터페이스 장비를 가지고 각자 인터랙션 할 수 있는 환경을 조성하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.37-43
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2023
The hospital situation, timing, and patient restrictions have become obstacles to an optimum therapy session. The crowdedness of the hospital might lead to a tight schedule and a shorter period of therapy. This condition might strike a post-stroke patient in a dilemma where they need regular treatment to recover their nervous system. In this work, we propose an in-house and uncomplex serious game system that can be used for physical therapy. The Kinect camera is used to capture the depth image stream of a human skeleton. Afterwards, the user might use their hand gesture to control the game. Voice recognition is deployed to ease them with play. Users must complete the given challenge to obtain a more significant outcome from this therapy system. Subjects will use their upper limb and hands to capture the 3D objects with different speeds and positions. The more substantial challenge, speed, and location will be increased and random. Each delegated entity will raise the scores. Afterwards, the scores will be further evaluated to correlate with therapy progress. Users are delighted with the system and eager to use it as their daily exercise. The experimental studies show a comparison between score and difficulty that represent characteristics of user and game. Users tend to quickly adapt to easy and medium levels, while high level requires better focus and proper synchronization between hand and eye to capture the 3D objects. The statistical analysis with a confidence rate(α:0.05) of the usability test shows that the proposed gaming is accessible, even without specialized training. It is not only for therapy but also for fitness because it can be used for body exercise. The result of the experiment is very satisfying. Most users enjoy and familiarize themselves quickly. The evaluation study demonstrates user satisfaction and perception during testing. Future work of the proposed serious game might involve haptic devices to stimulate their physical sensation.
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.
서로 다른 언어 사이의 언어 장벽을 극복하기 위한 한 방법으로 CG 애니메이션 기술을 이용한 수화통신 시스템이 연구되고 있다. 이 시스템에서 하나의 수화 애니메이션을 생성하기 위해서는 그 제스춰에 해당하는 팔과 손의 관절 각을 결정해야 한다 그러나 현재까지 시행착오적인 방법으로 관절 각을 계산하였기 때문에 애니메이터의 숙련도에 의지할 수밖에 없었다 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 쉽고 빠르게 3차원 수화 애니메이션을 위한 팔과 손의 키 프레임을 함께 생성할 수 있는 통합된 키 프레임 에디터를 제작한다 구현된 키 프레임 에디터에서는 관절 각 계산에 역 운동학을 이용하였으며, 양팔과 20개의 손가락 관절에 통일한 변환 행렬식을 이용 할 수 있도록 표준화하였다 실험 결과 본 논문에서 제시한 에디터를 이용할 경우 이종언어간의 수화통신에 사용되는 수화 파라미터 사전을 좀더 효율적으로 생성할 수 있음을 확인하였다.
최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.
Hand region detection in images is an important process in many computer vision applications. It is a process that usually starts at a pixel-level, and that involves a pre-process of color space transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes for hands and non-skin classes for other parts, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying illumination conditions, without any sound reasonings. In this work, we examine if the color space transformation does bring those benefits to the problem of hand region detection on a dataset of images with different hand postures, backgrounds, people, and illuminations. Results indicate that best of the color space is the normalized RGB.
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.
제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.163-168
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2024
Technologies that are considered to be a part of the fourth industrial revolution include holograms, augmented reality, and virtual reality. As technology advances, the industry's scale is growing quickly as well. While the development of technology for direct use is moving slowly, awareness of floating holograms-which are considered realistic content-is growing as the industry's scale and rate of technological advancement continue to accelerate. Specifically, holograms that have been incorporated into museums and exhibition spaces are static forms of content that viewers gaze at inertly. Additionally, their use in educational fields is very passive and has a low rate of utilization. Therefore, in order to improve usability from the viewpoint of viewers of realistic content, such as exhibition halls or museums, we introduce realistic content control technology in this study using a machine learning framework to recognize hands. It is anticipated that using the study's findings, manipulating realistic content independently will enhance comprehension of objects presented as realistic content and boost its applicability in the industrial and educational domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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