• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1263-1269
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• 2014

As rapid development of new hardware control interface technology, new concepts have been being proposed and emerged. In this paper, a new approach based on leap motion system is proposed. While we employ a position information from sensor, the hand gesture recognition is suggested with the pre-defined patterns. To do this, we design a recognition algorithm with hand gesture and finger patterns. We apply the proposed scheme to 3-dimensional avatar controling and editing software tool for making animation in the cyber space as a representative application. This proposed algorithm can be used to control computer systems in medical treatment, game, education and other various areas.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.20-28
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• 2010

본 논문에서는 증강현실 환경에서 등장하는 3차원 공간상의 객체를 카메라와 손을 사용하여 조작할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 일반적으로 3차원 움직임을 검출하기 위해서 마커를 사용하지만, 이러한 경우에는 객체를 등록하기 위해서 마커가 영상 내에 있어야 하며 추가적인 장비를 사용함으로서 몰입감의 저하를 초래한다. 이것을 극복하기 위해서 본 연구에서는 손을 하나의 평면으로 변환하고 손 모양의 변화를 검출하여 마커를 대체하는 방법을 제안한다. 또한 조명으로 인한 손의 색상 변화에 따른 객체의 등록 위치 변화를 칼만 필터를 적용하여 추적하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 손의 원활한 움직임에 의한 객체의 3차원 조작이 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.41-48
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• 2018

가상 환경에서 몰입감을 높이고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 가장 자연스러운 방법은 사용자의 손을 이용한 제스처 인터페이스를 제공하는 것이다. 그러나 손 제스처 인식에 관한 기존의 연구들은 특화된 센서나 장비를 요구하거나 낮은 인식률을 보이는 단점이 있다. 본 논문은 손 제스처 입력을 위한 RGB 카메라 이외 별도 센서나 장비 없이 손 제스처 인식이 가능한 3차원 DenseNet 합성곱 신경망 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 가상현실 게임을 소개한다. 4개의 정적 손 제스처와 6개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 평균 50ms의 속도로 94.2%의 인식률을 보여 가상현실 게임의 실시간 사용자 인터페이스로 사용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 게임 뿐 아니라 교육, 의료, 쇼핑 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.81-90
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• 2008

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in $KAIST^[1]$. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user's hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.309-318
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• 2001

In this paper, we describe methods that analyze a human gesture. A human interface(HI) system for analyzing gesture extracts the head and hand regions after taking image sequence of and operators continuous behavior using CCD cameras. As gestures are accomplished with operators head and hands motion, we extract the head and hand regions to analyze gestures and calculate geometrical information of extracted skin regions. The analysis of head motion is possible by obtaining the face direction. We assume that head is ellipsoid with 3D coordinates to locate the face features likes eyes, nose and mouth on its surface. If was know the center of feature points, the angle of the center in the ellipsoid is the direction of the face. The hand region obtained from preprocessing is able to include hands as well as arms. For extracting only the hand region from preprocessing, we should find the wrist line to divide the hand and arm regions. After distinguishing the hand region by the wrist line, we model the hand region as an ellipse for the analysis of hand data. Also, the finger part is represented as a long and narrow shape. We extract hand information such as size, position, and shape.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.664-667
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• 2009

There is strong demand to create wearable PC systems that can support the user outdoors. When we are outdoors, our movement makes it impossible to use traditional input devices such as keyboards and mice. We propose a hand gesture interface based on image processing to operate wearable PCs. The semi-transparent PC screen is displayed on the head mount display (HMD), and the user makes hand gestures to select icons on the screen. The user's hand is extracted from the images captured by a color camera mounted above the HMD. Since skin color can vary widely due to outdoor lighting effects, a key problem is accurately discrimination the hand from the background. The proposed method does not assume any fixed skin color space. First, the image is divided into blocks and blocks with similar average color are linked. Contiguous regions are then subjected to hand recognition. Blocks on the edges of the hand region are subdivided for more accurate finger discrimination. A change in hand shape is recognized as hand movement. Our current input interface associates a hand grasp with a mouse click. Tests on a prototype system confirm that the proposed method recognizes hand gestures accurately at high speed. We intend to develop a wider range of recognizable gestures.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.246-252
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• 2018

제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)로 주목받고 있다. 최근 MPEG에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 효율적인 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMT(Internet of Media Things) 표준화를 진행하고 있다. IoMT에서는 손 제스처 검출과 인식이 별도의 기기에서 수행되는 것을 가정하고 이들 모듈간의 인터페이스 규격을 제공하고 있다. 한편, 최근 인식률 개선을 위하여 딥러닝 기반의 손 제스처 인식 기법 또한 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoMT의 유스 케이스(use case)의 하나인 웨어러블 기기에서의 미디어 소비 등 다양한 응용을 위하여 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 손 제스처 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스마트 글래스로 획득한 스테레오 비디오로부터 구한 깊이(depth) 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하고, 검출된 손 윤곽선 영상을 데이터 셋으로 구성하여 CNN을 학습한 후, 이를 바탕으로 입력 손 윤곽선 영상의 제스처를 인식한다. 실험결과 제안기법은 95%의 손 제스처 인식율를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1725-1731
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• 2004

최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 중요한 아이디어는 형태론적 형상 분해를 적용하여 제스처를 인식하는 것이다. 손짓 형상으로부터 얻은 원시형상요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상요소와 부 원시형상요소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 손짓 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다. 자연스러운 손짓을 이용한 인터페이스 설계는 TV 스위치 조정이나 비디오 컨텐츠 검색용 시스템으로 널리 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.941-950
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• 2011

최근 휴대폰의 발전과 더불어 휴대폰 환경에 적합한 인터페이스에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 특히 사람에게 친숙한 손동작을 이용한 상호작용에 주목하여, 휴대폰 상에서 손동작을 이용한 비전 기반 인터페이스를 구현하였다. 사용자가 한손에 휴대폰을 들고 휴대폰의 카메라를 통해서 다른 손의 손바닥을 바라보면, 사용자의 손바닥 위에 가상 객체가 증강되고 사용자는 자신의 손과 손가락의 움직임을 통해서 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 구현된 인터페이스는 사람에게 친숙한 손동작을 기반으로 동작하기 때문에, 사용자는 별도의 훈련 과정 없이 친숙하게 사용가능하다. 또한, 추가적인 센서나 마커를 요구하지 않기 때문에, 사용자가 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 가상 객체와 상호작용 할 수 있다. 일부 시간이 많이 걸리는 처리 과정을 휴대폰 환경에 적합하도록 최적화, 고속화함으로써, 구현된 인터페이스는 상용화된 휴대폰(Galaxy S2)에서 5 fps로 동작한다.