International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.161-170
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2024
With the technological advances, the humans have made so much progress in the ease of living and now incorporating the use of sight, motion, sound, speech etc. for various application and software controls. In this paper, we have explored the project in which gestures plays a very significant role in the project. The topic of gesture control which has been researched a lot and is just getting evolved every day. We see the usage of computer vision in this project. The main objective that we achieved in this project is controlling the computer settings with hand gestures using computer vision. In this project we are creating a module which acts a volume controlling program in which we use hand gestures to control the computer system volume. We have included the use of OpenCV. This module is used in the implementation of hand gestures in computer controls. The module in execution uses the web camera of the computer to record the images or videos and then processes them to find the needed information and then based on the input, performs the action on the volume settings if that computer. The program has the functionality of increasing and decreasing the volume of the computer. The setup needed for the program execution is a web camera to record the input images and videos which will be given by the user. The program will perform gesture recognition with the help of OpenCV and python and its libraries and them it will recognize or identify the specified human gestures and use them to perform or carry out the changes in the device setting. The objective is to adjust the volume of a computer device without the need for physical interaction using a mouse or keyboard. OpenCV, a widely utilized tool for image processing and computer vision applications in this domain, enjoys extensive popularity. The OpenCV community consists of over 47,000 individuals, and as of a survey conducted in 2020, the estimated number of downloads exceeds 18 million.
This paper examines several articulatory properties of /k/, known as a trigger of place assimilation as well as the object of post-obstruent tensing (/tk/), in comparison to non-assimilating controls (/kk/ and /kt/). Using EMMA, tongue body articulation in the place assimilation context robustly shows greater spatio-temporal articulation and lower jaw position. Results showed several characteristics. Firstly, constriction duration of the tongue body gesture in C2 of the assimilation context (/tk/) was longer than non-assimilating controls (/kk/ and /kt/). Secondly, constriction maxima also demonstrated greater constriction in the /tk/ sequences than in the control /kk/, but similar values with the control /kt/. In particular, results showed a significant relationship between the two variables - the longer the constriction duration, the greater the constriction degree. Lastly, jaw height was lower for the assimilating context /tk/, intermediate for the control /kk/, and higher for the control /kt/. Results suggest that speakers have lexical knowledge of place assimilation, producing a greater tongue body gesture in the spatio-temporal domains with lower jaw height as an indication of anticipating reduction of C1 in /tk/ sequences.
Kim, Dae-Hwan;Cho, Sang-Ho;Cheon, Young-Jae;Kim, Dai-Jin
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.516-520
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2007
This paper presents a intuitive, simple and easy smart home TV remote control system using the hand gesture recognition. Hand candidate regions are detected by cascading policy of the part of human anatomy on the disparity map image, Exact hand region is extracted by the graph-cuts algorithm using the skin color information. Hand postures are represented by shape features which are extracted by a simple shape extraction method. We use the forward spotting accumulative HMMs for a smart home TV remote control system. Experimental results show that the proposed system has a good recognition rate of 97.33 % for TV remote control in real-time.
Mobile game have an advantage of mobility, portability, and simple interface. These advantages are useful for gesture recognition based game which should not have much content quantity and complex interface. This paper suggests gesture recognition based mobile game content with user movement could be applied directly to the mobile game wherever recognition system is equipped. Gesture is recognized by obtaining user area in image from the depth image of TOF camera and going through SVM(Support Vectorn Machine) using EOH(Edge Of Histogram) features of user area. And we confirmed that gesture recognition can be utilized to user input of mobile game content. Proposed technique can be applied to a variety of content, but this paper shows a simple way of game contents which is consisted of moving and jumping newly.
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.935-942
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2011
This study aims to design and implement the finger gesture recognizing system that automatically recognizes finger gestures input through a camera and controls the computer. Common CCD cameras were redesigned as infrared light cameras to acquire the images. The recorded images go through the pre-process to find the hand features, the finger gestures are read accordingly, and an event takes place for the follow-up mouse controlling and presentation, and finally the way to control computers is suggested. The finger gesture recognizing system presented in this study has been verified as the next-generation interface to replace the mouse and keyboard for the future information-based units.
Kim, Jung-Bae;Park, Kwang-Hyun;Bang, Won-Chul;Z.Zenn Bien;Kim, Jong-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.105.2-105
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2001
This paper studies continuous Korean Sign Language (KSL) recognition using color vision. In recognizing gesture words such as sign language, it is a very difficult to segment a continuous sign into individual sign words since the patterns are very complicated and diverse. To solve this problem, we disassemble the KSL into 18 hand motion classes according to their patterns and represent the sign words as some combination of hand motions. Observing the speed and the change of speed of hand motion and using state automata, we reject unintentional gesture motions such as preparatory motion and meaningless movement between sign words. To recognize 18 hand motion classes we adopt Hidden Markov Model (HMM). Using these methods, we recognize 5 KSL sentences and obtain 94% recognition ratio.
This paper proposes a method of human- robot interaction (HRI) using face directional gesture. A single CCD color camera is used to input face region, and the robot recognizes the face directional gesture based on the facial feature´s positions. One can give a command such as stop, go, left and right turn to the robot using the face directional gesture. Since the robot also has the ultra sonic sensors, it can detect obstacles and determine a safe direction at the current position. By combining the user´s command with the sensed obstacle configuration, the robot selects the safe and efficient motion direction. From simulation results, we show that the robot with HRI is more reliable for the robot´s navigation.
Kim, Hye-Mi;Lee, Gun-A.;Yang, Ung-Yeon;Kwak, Tae-Jin;Kim, Ki-Hong
ETRI Journal
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v.34
no.3
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pp.466-469
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2012
In this letter, we propose a dual autostereoscopic display platform employing a natural interaction method, which will be useful for sharing visual data with users. To provide 3D visualization of a model to users who collaborate with each other, a beamsplitter is used with a pair of autostereoscopic displays, providing a visual illusion of a floating 3D image. To interact with the virtual object, we track the user's hands with a depth camera. The gesture recognition technique we use operates without any initialization process, such as specific poses or gestures, and supports several commands to control virtual objects by gesture recognition. Experiment results show that our system performs well in visualizing 3D models in real-time and handling them under unconstrained conditions, such as complicated backgrounds or a user wearing short sleeves.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.2
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pp.113-120
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2015
Under the penetration of smartphones equipped with a variety of features grows globally, the efficient using of a variety of functions of smartphones has been increased. In accordance with this trend, a lot of researches on the remote control method using the smart phone for consumer products in home networks. Input methods of the current smpartphoes are typically button-based inputs through touching. The button input methods are inconvenient for people who are not familiar touch. Therefore, the researches on the different input schemes to replace the touch methods are required. In this paper, we propose a gesture based input method to replace the touch-sensitive input that of the existing smartphone applications, and a way to apply it to home networks. The proposed method uses three-axis acceleration sensor which is built into smatphones, and it also defines six kinds of gestures patterns that may be applied to home network systems by measuring the recognition rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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