• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.520-522
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• 2005

본 논문에서는 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 하는 방법중의 하나인 제스처를 인식할 때 필요한 정확한 손 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 다수의 손 영상들 가장 잘 표현하면서도 효과적으로 압축할 수 있는 PCA를 이용해서 특징 벡터를 추출한다. 이어서 특징 벡터간의 Mahalanobis distance를 이용한 분류기에 가중치를 적용하여 사용한다. 또한 시간에 따른 연속적인 영상에서 검출된 이전 영상의 중심점의 위치와 중심점의 motion vector를 이용해서 손이 검출되지 않은 영상의 검출 성능을 보상한다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제17권2호
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• pp.67-87
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• 2005

Impaired sensorimotor function of the hand ipsilateral to a unilateral brain damage has been reported in a variety of motor task. however, it is still the controversial issue because of the difficulty of detection in clinical situation, patients' variability(time after onset, contralateral upper extremity severity, other cognitive functions including apraxia), and the performed various motor task. The purpose of this study is to determine the presence of ipsilateral motor deficit following unilateral brain damage in three different specific tasks(hand tapping, visual tracking and coin rotation) compared with healthy age-sex matched control group using the same hand and to investigate the lateralized motor control in each hemispheric function. Findings revealed that stroke patients with unilateral brain damage experienced difficulties with rapid-simple repetitive movement, visuomotor coordination, complex sequencing movement on ipsilateral side. Also, Comparison of the left-hemispheric stroke groups and the right-hemispheric stroke groups revealed that patients with a left-hemisphere damage tended to be more variable in performing all of the three tasks. These results show that stroke patient with left hemisphere damage has more ipsilateral motor deficit, and the left hemisphere contributes to the processing of motor control that necessary for the executing actions with ipsilateral hand.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.34-35
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• 2014

본 논문에서는 손가락 제스처 인식을 위해서 깊이 영상 카메라를 이용하여 손 영역을 추적하고 손가락 끝점을 찾는 방법을 제시하고자 한다. 실시간 영역 추적을 위해 적은 연산량으로 손 영역의 중심점을 검출하고 추적이 가능하여야 하며, 다양한 제스처를 효과적으로 인식하기 위해서는 손 모양에서 손가락을 인식하여야 하기 때문에 손가락 끝점을 찾는 방법도 함꼐 제시하고자 한다. 또한 손가락이 정확히 검출되었는지를 확인하기 위해서 손가락의 이동과 손가락의 클릭 제스처를 마우스에 연동하여 검출 결과를 테스트 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.157-163
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• 2013

본 논문에서는 손가락 마디 추정을 이용한 비전 및 깊이 정보 기반 손 인터페이스 방법을 제안한다. 먼저 비주얼 영상 및 깊이 정보 영상을 매핑한 후 왼손과 오른손의 영역의 레이블링 및 윤곽선 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 중심점 및 회전각을 구현한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격의 원을 확장하여 손 경계 교차점의 중간 지점을 계산하여 손가락 끝점과 마디를 추정하여 사용자의 손가락 동작을 인식한다. 본 방법을 실험한 결과 손의 회전 및 손가락 시작점 및 끝점을 정확하게 추정하여 다양한 손동작 인식 및 제어가 가능함을 보였다. 왼손과 오른손을 사용하여 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과, 본 논문의 제안 방법은 평균 90% 이상의 정확도로 초당 25프레임 이상의 처리 성능을 보였다. 제안 방법은 컴퓨터간의 HCI 제어, 게임, 교육 등의 비접촉식 인터페이스 응용분야에 적용될 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권2호
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• pp.283-299
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• 2014

Skin detection is used in many applications, such as face recognition, hand tracking, and human-computer interaction. There are many skin color detection algorithms that are used to extract human skin color regions that are based on the thresholding technique since it is simple and fast for computation. The efficiency of each color space depends on its robustness to the change in lighting and the ability to distinguish skin color pixels in images that have a complex background. For more accurate skin detection, we are proposing a new threshold based on RGB and YUV color spaces. The proposed approach starts by converting the RGB color space to the YUV color model. Then it separates the Y channel, which represents the intensity of the color model from the U and V channels to eliminate the effects of luminance. After that the threshold values are selected based on the testing of the boundary of skin colors with the help of the color histogram. Finally, the threshold was applied to the input image to extract skin parts. The detected skin regions were quantitatively compared to the actual skin parts in the input images to measure the accuracy and to compare the results of our threshold to the results of other's thresholds to prove the efficiency of our approach. The results of the experiment show that the proposed threshold is more robust in terms of dealing with the complex background and light conditions than others.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.323-335
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• 2012

본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1262-1270
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• 2020

최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.105-115
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• 2017

루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.107-112
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• 2012

실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.