• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권4호
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• pp.419-425
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• 1999

본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4491-4509
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• 2017

The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.22-28
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• 2019

This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.202-208
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• 2011

최근 들어 인간과 컴퓨터의 상호작용을 통해 컴퓨터 시스템을 제어하는 기술에 관한 연구가 진행되고 있다. 이러한 응용분야의 대부분은 얼굴검출을 통해 사용자의 위치를 파악하고 사용자의 제스처를 인식하는 방법을 포함하고 있으나, 얼굴검출 성능은 아직 미흡한 실정이다. 사용자의 위치가 안정적으로 검출되지 못 하는 경우에는 제스처 인식 등의 인터페이스 성능은 현격하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 피부색과 얼굴검출의 누적 분포를 이용하여 동영상에서 안정적으로 얼굴을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통해 알고리즘의 유용성을 증명하였다. 제안한 알고리즘은 대응행렬 분석을 적용하여 사람을 추적하는 분야에 응용이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.684-691
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• 2006

As many functionalities such as cameras and MP3 players are converged to mobile phones, more intuitive and interesting interaction methods are essential. In this paper, we present applications and their enabling technologies for gesture interactive cell phones. They employ gesture recognition and real-time shake detection algorithm for supporting motion-based user interface and entertainment applications respectively. The gesture recognition algorithm classifies users' movement into one of predefined gestures by modeling basic components of acceleration signals and their relationships. The recognition performance is further enhanced by discriminating frequently confusing classes with support vector machines. The shake detection algorithm detects in real time the exact motion moment when the phone is shaken significantly by utilizing variance and mean of acceleration signals. The gesture interaction algorithms show reliable performance for commercialization; with 100 novice users, the average recognition rate was 96.9% on 11 gestures (digits 1-9, O, X) and users' movements were detected in real time. We have applied the motion understanding technologies to Samsung cell phones in Korean, American, Chinese and European markets since May 2005.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.235-245
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• 2012

우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.527-536
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• 2004

리바이저 시스템은 프로젝션 화면 상에서 종이 문서의 수정시 사용되는 교정 제스처와 동일한 제스처를 이용한 온라인 문서 교정 시스템이다. 이를 위해, 프로젝션 화면 상에서 손이나 문서와 같은 전경물체추출 기술과 연속 동작으로 부터의 제스처 인식 기술이 필요하다. 많은 조명 변화와 복잡한 배경 상에서 전경물체를 검출하기 위해서 기하보정과 색상보정을 수행하고, HMM 기반 제스처 인식기를 구현하였다. 실험 결과로부터 연속 제스처에서 93.22%의 인식률을 나타남을 볼 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.553-556
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• 2005

We present a vision-based hand gesture recognition system for object manipulation in virtual space. Most conventional hand gesture recognition systems utilize a simpler method for hand detection such as background subtractions with assumed static observation conditions and those methods are not robust against camera motions, illumination changes, and so on. Therefore, we propose a statistical method to recognize and detect hand regions in images using geometrical structures. Also, Our hand tracking system employs multiple cameras to reduce occlusion problems and non-synchronous multiple observations enhance system scalability. Experimental results show the effectiveness of our method.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권2호
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• pp.88-94
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• 2012

Many hand gesture recognition systems using advanced computer vision techniques to eliminate the need for a TV remote controller have been proposed. Nevertheless, some issues still remain, such as high computational complexity and insufficient information on the target object and background. Moreover, none of the proposed techniques consider how to enter the control mode of the system. This means that they may need a TV remote controller to enter the control mode. This paper proposes a hand mouse system using a pre-defined gesture with high background adaptability. By doing so, a remote controller to enter the control mode of the IPTV system can be eliminated.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.214-216
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• 2006

Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.