As interests Un virtual reality being increased, the importance of HCI(Human computer interaction) field using gesture is also increased. However, in the preceding gesture recognition, the requirement of high-cost peripheral equipments limits users right. In this paper we suggest that through using low cost of USB PC-camera users are allowed to have more flexibly and cost down so that it can be adopted much commonly.
Objective: We introduce a hand gesture segmentation method using a wrist-worn wearable device which can recognize simple gestures of clenching and unclenching ones' fist. Background: There are many types of smart watches and fitness bands in the markets. And most of them already adopt a gesture interaction to provide ease of use. However, there are many cases in which the malfunction is difficult to distinguish between the user's gesture commands and user's daily life motion. It is needed to develop a simple and clear gesture segmentation method to improve the gesture interaction performance. Method: At first, we defined the gestures of making a fist (start of gesture command) and opening one's fist (end of gesture command) as segmentation gestures to distinguish a gesture. The gestures of clenching and unclenching one's fist are simple and intuitive. And we also designed a single gesture consisting of a set of making a fist, a command gesture, and opening one's fist in order. To detect segmentation gestures at the bottom of the wrist, we used a wrist strap on which an array of infrared sensors (emitters and receivers) were mounted. When a user takes gestures of making a fist and opening one's a fist, this changes the shape of the bottom of the wrist, and simultaneously changes the reflected amount of the infrared light detected by the receiver sensor. Results: An experiment was conducted in order to evaluate gesture segmentation performance. 12 participants took part in the experiment: 10 males, and 2 females with an average age of 38. The recognition rates of the segmentation gestures, clenching and unclenching one's fist, are 99.58% and 100%, respectively. Conclusion: Through the experiment, we have evaluated gesture segmentation performance and its usability. The experimental results show a potential for our suggested segmentation method in the future. Application: The results of this study can be used to develop guidelines to prevent injury in auto workers at mission assembly plants.
각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.
Gestures are a common phenomenon of human communication. There exists little research concerned with the gestures in science education, and most researches of gestures have focused on individual gestures. However, learning occurs through sociocultural interactions with friends, family, teachers, and others in society. Hence, the purpose of this study was to investigate and identify the types and features of gestures which were made by elementary students to communicate with peers in science discourse. A group of six fourth-graders was observed in eight science discourses where they talked about ideas related to thermal concepts. The data was collected through interviews and questionnaires. The analysis of the data showed that students' gestures in science discourses could be classified into seven types: signal iconic gesture, illustrative iconic gesture, personal deictic gesture, object deictic gesture, beat gesture, emotional metaphoric gesture, and content metaphoric gesture. It was also found that these gestures had functions of repeating, supplementing, and replacing utterance to communicate with others. Students frequently expressed scientific terms metaphorically as everyday terms through their gestures. Gestures were shared, imitated, and transferred in the communication process, and students' gestures also made influence on other students' ideas through these processes.
Hand gesture is one of the most popular communication methods in everyday life. In human-computer interaction applications, hand gesture recognition provides a natural way of communication between humans and computers. There are mainly two methods of hand gesture recognition: glove-based method and vision-based method. In this paper, we propose a vision-based hand gesture recognition method using Kinect. By using the depth information is efficient and robust to achieve the hand detection process. The finger labeling makes the system achieve pose classification according to the finger name and the relationship between each fingers. It also make the classification more effective and accutate. Two kinds of gesture sets can be recognized by our system. According to the experiment, the average accuracy of American Sign Language(ASL) number gesture set is 94.33%, and that of general gestures set is 95.01%. Since our system runs in real-time and has a high recognition rate, we can embed it into various applications.
제스처는 인체의 비언어적 의미표현 전달방법 중 하나로 애니메이션에서는 인물 캐릭터들 통해 표현된다. 효율적인 제스처 표현을 위해서는 애니메이터들의 드로잉 능력과 함께 제스처의 지식기반이 요구된다. 하지만 이러한 지식기반은 다양한 전공자들을 필요로 하기 때문에 일반적인 드로잉 작가가 모든 내용을 인지하고 표현하기에는 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 이러한 다양한 지식 기반의 학습이 요구되는 제스처 표현방법을 라반의 움직임이론과 제스처들을 패킷으로 분류하는 방법으로 각각의 제스처 특징들을 분석하고, 분석된 데이터들을 이용하여 애니메이터들에게 효율적인 제스처 표현방법과 제스처 자동생성의 기반을 마련하고자 하였다.
In recent years in the field of robotics, various methods have been developed to create an intimate relationship between people and robots. These methods include speech, vision, and biometrics recognition as well as gesture-based interaction. These recognition technologies are used in various wearable devices, smartphones and other electric devices for convenience. Among these technologies, gesture recognition is the most commonly used and appropriate technology for wearable devices. Gesture recognition can be classified as contact or noncontact gesture recognition. This paper proposes contact gesture recognition with IMU and EMG sensors by using the hidden Markov model (HMM) twice. Several simple behaviors make main gestures through the one-stage HMM. It is equal to the Hidden Markov model process, which is well known for pattern recognition. Additionally, the sequence of the main gestures, which comes from the one-stage HMM, creates some higher-order gestures through the two-stage HMM. In this way, more natural and intelligent gestures can be implemented through simple gestures. This advanced process can play a larger role in gesture recognition-based UX for many wearable and smart devices.
본 논문은 비전에 기반한 사람의 양팔 제스처의 모델링과 인식에 관한 연구이다. 우리는 양팔 제스처 인식을 위한 특징점의 추출에서부터 제스처의 분류에 이르는 전체적 틀을 제안하였다. 먼저, 양팔 제스처의 모델링을 위해 색채 기반의 양손 추적 방법을 제안하였고, 추출된 양손의 궤적 정보를 효과적으로 선택하게 하는 제스처 구(Phrase) 분석법을 제시하였다. 선택된 특징 점들의 시퀀스(sequence) 들로 이루어진 훈련 데이터들의 최대 공통부열(Longest Common Subsequence) 정보를 이용하여 제스처를 모델링하고 이에 따른 유사도 척도를 제안하였다. 제안된 방법론을 공항 등에서 이용하는 항공기 유도 수신호에 적용하였고, 실험을 통해 제안된 방법론의 효율성과 인식성능을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
제15권3호
/
pp.186-191
/
2015
Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.
A human sign language is generally composed of both static and dynamic gestures. Each gesture is represented by a hand shape, its position, and hand movement (for a dynamic gesture). One of the problems found in automated sign language translation is on segmenting a hand movement that is part of a transitional movement from one hand gesture to another. This transitional gesture conveys no meaning, but serves as a connecting period between two consecutive gestures. Based on the observation that many dynamic gestures as appeared in Thai sign language dictionary are of quasi-periodic nature, a method was developed to differentiate between a (meaningful) dynamic gesture and a transitional movement. However, there are some meaningful dynamic gestures that are of non-periodic nature. Those gestures cannot be distinguished from a transitional movement by using the signal quasi-periodicity. This paper proposes a hybrid method using a combination of the periodicity-based gesture segmentation method with a HMM-based gesture classifier. The HMM classifier is used here to detect dynamic signs of non-periodic nature. Combined with the periodic-based gesture segmentation method, this hybrid scheme can be used to identify segments of a transitional movement. In addition, due to the use of quasi-periodic nature of many dynamic sign gestures, dimensionality of the HMM part of the proposed method is significantly reduced, resulting in computational saving as compared with a standard HMM-based method. Through experiment with real measurement, the proposed method's recognition performance is reported.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.