In this paper, we will present a method to detect human hand and recognize hand gesture. For detecting the hand region, we use the feature of human skin color and hand feature (with boundary complexity) to detect the hand region from the input image; and use algorithm of optical flow to track the hand movement. Hand gesture recognition is composed of two parts: 1. Posture recognition and 2. Motion recognition, for describing the hand posture feature, we employ the Fourier descriptor method because it's rotation invariant. And we employ PCA method to extract the feature among gesture frames sequences. The HMM method will finally be used to recognize these feature to make a final decision of a hand gesture. Through the experiment, we can see that our proposed method can achieve 99% recognition rate at environment with simple background and no face region together, and reduce to 89.5% at the environment with complex background and with face region. These results can illustrate that the proposed algorithm can be applied as a production.
Recently, many vision-based navigation methods have been introduced as an intelligent robot application. However, many of these methods mainly focus on finding an image in the database corresponding to a query image. Thus, if the environment changes, for example, objects moving in the environment, a robot is unlikely to find consistent corresponding points with one of the database images. To solve these problems, we propose a novel navigation strategy which uses fast motion estimation and a practical scene recognition scheme preparing the kidnapping problem, which is defined as the problem of re-localizing a mobile robot after it is undergone an unknown motion or visual occlusion. This algorithm is based on motion estimation by a camera to plan the next movement of a robot and an efficient outlier rejection algorithm for scene recognition. Experimental results demonstrate the capability of the vision-based autonomous navigation against dynamic environments.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.6
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pp.417-422
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2005
This paper presents an EMG pattern classification method to identify motion commands for the control of the artificial arm by SOM-TVC(self organizing map - tracking Voronoi cell) based on neural network with a feature parameter. The eigenvalue is extracted as a feature parameter from the EMG signals and Voronoi cells is used to define each pattern boundary in the pattern recognition space. And a TVC algorithm is designed to track the movement of the Voronoi cell varying as the condition of additive noise. Results are presented to support the efficiency of the proposed SOM-TVC algorithm for EMG pattern recognition and compared with the conventional EDM and BPNN methods.
Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
NUI (Natural User Interface) system interprets the user's natural movement or the signals from human body to the machine. sEMG (surface electromyogram) can be observed when there is any effort in muscle even without actual movement, which is impossible with camera and accelerometer based NUI system. In sEMG based movement recognition system, the minimal number of electrodes is preferred to minimize the inconvenience. We analyzed the decrease in recognition accuracy as decreasing the number of electrodes. For the four kinds of movement intention without movement, extension (up), flexion (down), abduction (right), and adduction (left), the multilayer perceptron classifier was used with the features of RMS (Root Mean Square) from sEMG. The classification accuracy was 91.9% in four channels, 87.0% in three channels, and 78.9% in two channels. To increase the accuracy in two channels of sEMG, RMSs from previous time epoch (50-200 ms) were used in addition. With the RMSs from 150 ms, the accuracy was increased from 78.9% to 83.6%. The decrease in accuracy with minimal number of electrodes could be compensated partly by utilizing more features in previous RMSs.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.639-645
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2012
In this paper, we propose a method that gives motion command to a mobile robot to recognize human being's hand gesture. Former way of the robot-controlling system with the movement of hand used several kinds of pre-arranged gesture, therefore the ordering motion was unnatural. Also it forced people to study the pre-arranged gesture, making it more inconvenient. To solve this problem, there are many researches going on trying to figure out another way to make the machine to recognize the movement of the hand. In this paper, we used third-dimensional camera to obtain the color and depth data, which can be used to search the human hand and recognize its movement based on it. We used HMM method to make the proposed system to perceive the movement, then the observed data transfers to the robot making it to move at the direction where we want it to be.
The premise of this study is that an ultimate objective in planning an exhibition space is spectators' experiences shaped by a result of their first-hand experiences and responses within an exhibition space, and this result can be recognized in the spectators' movement. Thus, the sign system that can directly affects viewers' main line of flow and movement patterns was examined vis--vis a mutually complementary relation in a triangular composition with the structure of exhibition space and the exhibition contents. Based on the findings, predictive values before and after a complementary application of the sign system to the structure of exhibition space was analyzed and its validity was assessed. The results of this research analysis were drawn as follows. It was shown that an understanding of the locations of direction signs and the degree of recognition can function as an important factor to predict viewers' movement, along with an understanding of topological characteristics of an exhibition space. In terms of the connection and disconnection of space units that form the space structure, it suggests that the distribution of signs and the degree of recognition can adjust the degree of connection and disconnection. Even though exhibition spaces for research subjects were selected from a relatively large number of museums, but the research was limited with a focus on the structure of exhibition space and sign systems. Thus, it is proposed that future studies should be conducted by including varieties of exhibition and environmental factors.
We propose an intelligent interface algorithm using hand gesture recognition information based on artificial intelligence. This method is functionally an interface that recognizes various motions quickly and intelligently by using MediaPipe and artificial intelligence techniques such as KNN, LSTM, and CNN to track and recognize user hand gestures. To evaluate the performance of the proposed algorithm, it is applied to a self-made 2D top-view racing game and robot control. As a result of applying the algorithm, it was possible to control various movements of the virtual object in the game in detail and robustly. And the result of applying the algorithm to the robot control in the real world, it was possible to control movement, stop, left turn, and right turn. In addition, by controlling the main character of the game and the robot in the real world at the same time, the optimized motion was implemented as an intelligent interface for controlling the coexistence space of virtual and real world. The proposed algorithm enables sophisticated control according to natural and intuitive characteristics using the body and fine movement recognition of fingers, and has the advantage of being skilled in a short period of time, so it can be used as basic data for developing intelligent user interfaces.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.17
no.4
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pp.27-49
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2017
As the animal rights movement has recently gained recognition as a social movement that represents one of society's minorities, it is now creating a new social and political perspective in the Korean society. This paper explores animal rights through their activism archives. The principles of community archives that can be applied to the animal rights movement are organized into four categories, and how the principles work according to the types of archives. Among these, the activism archive was selected, and the social meaning and issues of the animal archive were examined. We reviewed the issues of the activism archive in the case of KARA.
The purpose of this study was to estimate primary diagnosis, prediction of prognosis and recognition fo treatment progress for treatment of TMD patients through measuring the various ranges of mandibular movement in normal and TMDs patients using Mandibular Kinesiograph K-6 Diagnostic system. In normal groups, 20 adults were selected, who have normal or class I molar relationship, and have no symptoms on TMJ and masticatory muscles, and have restorations less than 3 surfaces on each tooth, and have no other prosthetic restoration. In Patients group, we selected 31 outpatients who were confirmed to TMDs with clinical examination and radiographic findings. The obtained results were as follows : 1. In maximal opening, patient group was showed the limitation of vertical movement range (P<0.01) and lager lateral deviation than in normal group (P<0.05). And actual dimensional displacement of opening was calculated larger in normal group (P<0.05). 2. In protrusive movement, patients group was showed the limitation of anteroposterior movement range (P<0.001) and larger deviation than in normal group (P<0.01). And actual 3 dimensional displacement of protrusion was calculated larger in normal group (P<0.001). 3. In lateral maximum excursion, compared with normal group patient group was no significant differences to affected side, but was showed the limitation of lateral movement to unaffected side (P<0.001). 4. There was no significant difference in movement velocity of opening and closing in both groups. 5. Mandibular movement from physiologic rest position to centric occlusion was moved more anteroposteriorly in patient group. 6. Mandibular movement from centric relation to centric occlusion was no significant difference in both groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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