In this paper, we propose a control method of virtual hand by the recognition of a user's hand in the virtual reality game environment. We display virtual hand on the game screen after getting the information of the user's hand movement and the direction thru input images by camera. We can utilize the movement of a user's hand as an input interface for virtual hand to select and move the object. As a hand recognition method based on the vision technology, the proposed method transforms input image from RGB color space to HSV color space, then segments the hand area using double threshold of H, S value and connected component analysis. Next, The center of gravity of the hand area can be calculated by 0 and 1 moment implementation of the segmented area. Since the center of gravity is positioned onto the center of the hand, the further apart pixels from the center of the gravity among the pixels in the segmented image can be recognized as fingertips. Finally, the axis of the hand is obtained as the vector of the center of gravity and the fingertips. In order to increase recognition stability and performance the method using a history buffer and a bounding box is also shown. The experiments on various input images show that our hand recognition method provides high level of accuracy and relatively fast stable results.
Objective: The aim of this study is to investigate the association between dance experience and smoothness of hand trajectory during dance by using three jerk-based quantitative methods (integrated squared jerk, mean squared jerk, and dimensionless jerk). Methods: Eleven Korean traditional dancers whose experience of dancing ranged from 5 years to 20 years participated in this study. Dancers performed the Taeguksun motion in Korea traditional dance. Six infrared cameras were used to capture the movement of the hands of the dancers. The smoothness of hand movement was calculated using three jerk-based methods. Results: With regard to the smoothness of the right hand, dance experience was significantly correlated with dimensionless jerk (r=0.656, p=0.028), while dance experience was not significantly correlated with integrated squared jerk (r=0.581, p=0.552) and mean squared jerk. With regard to the smoothness of the left hand, there was no correlation between dance experience and any of the three jerk values. Conclusion: Our results showed that individuals with more dance experience performed the task more smoothly. This study suggests that dimensionless jerk should be used as a predictor for smoothness in dance movement. Thus, our results support the idea that smoothness is an aspect of movement quantity distinct from speed and distance.
This paper proposes a robot hand for a violin-playing robot and introduces a newly developed robot finger. The proposed robot hand acts as the left hand of the violin-playing robot system. The violin fingering plays an important role in determining the tone or sound when the violin is being played. Among the diverse types of violin fingering playing, it is not possible to produce vibrato with simple position control. Therefore, we newly designed a three-axis load cell for force control, which is mounted at the end of the robot finger. Noise is calculated through an analysis of the resistance difference across the strain gauge attached to the proposed three-axis load cell. In order to ensure the stability of the three-axis load cell by analyzing the stress distribution, the strain generated in the load cell is also verified through a finite element analysis. A sound rating quality system previously developed by the authors is used to compare and analyze the sound quality of the fourth-octave C-note played by a human violinist and the proposed robot finger.
In this paper, we propose fingertip extraction and hand motion recognition method for augmented reality applications. First, an input image is transformed into HSV color space from RGB color space. A hand area is segmented using double thresholding of H, S value, region growing, and connected component analysis. Next, the end points of the index finger and thumb are extracted using morphology operation and subtraction for a virtual keyboard and mouse interface. Finally, the angle between the end points of the index finger and thumb with respect to the center of mass point of the palm is calculated to detect the touch between the index finger and thumb for implementing the click of a mouse button. Experimental results on various input images showed that our method segments the hand, fingertips, and recognizes the movements of the hand fast and accurately. Proposed methods can be used the input interface for augmented reality applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2363-2374
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2016
Communication occurs through verbal elements, which usually involve language, as well as non-verbal elements such as facial expressions, eye contact, and gestures. In particular, among these non-verbal elements, gestures are symbolic representations of physical, vocal, and emotional behaviors. This means that gestures can be signals toward a target or expressions of internal psychological processes, rather than simply movements of the body or hands. Moreover, gestures with such properties have been the focus of much research for a new interface in the NUI/NUX field. In this paper, we propose a method for recognizing the number of fingers and detecting the hand region based on the depth information and geometric features of the hand for application to an NUI/NUX. The hand region is detected by using depth information provided by the Kinect system, and the number of fingers is identified by comparing the distance between the contour and the center of the hand region. The contour is detected using the Suzuki85 algorithm, and the number of fingers is calculated by detecting the finger tips in a location at the maximum distance to compare the distances between three consecutive dots in the contour and the center point of the hand. The average recognition rate for the number of fingers is 98.6%, and the execution time is 0.065 ms for the algorithm used in the proposed method. Although this method is fast and its complexity is low, it shows a higher recognition rate and faster recognition speed than other methods. As an application example of the proposed method, this paper explains a Secret Door that recognizes a password by recognizing the number of fingers held up by a user.
In this paper, we propose a hand image segmentation method using the dynamic threshold values on input images with various lighting and background attributes. First, a moving hand silhouette is extracted using the camera input difference images, Next, based on the R,G,B histogram analysis of the extracted hand silhouette area, the threshold interval for each R, G, and B is calculated on run-time. Finally, the hand area is segmented using the thresholding and then a morphology operation, a connected component analysis and a flood-fill operation are performed for the noise removal. Experimental results on various input images showed that our hand segmentation method provides high level of accuracy and relatively fast stable results without the need of the fixed threshold values. Proposed methods can be used in the user interface of mixed reality applications.
Lee, Jong Hun;Choi, Yean Su;Park, Eun Soo;Kim, Jong Seo;Kang, Moon Seok;Oh, Hwa Young;Yang, So Dam;Jeon, Seon Hui
Archives of Plastic Surgery
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v.46
no.4
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pp.359-364
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2019
Background Few scales are currently available to evaluate changes in hand volume. We aimed to develop a hand grading scale for quantitative assessments of dorsal hand volume with additional consideration of changes in skin texture; to validate and prove the precision and reproducibility of the new scale; and to demonstrate the presence of clinically significant differences between grades on the scale. Methods Five experienced plastic surgeons developed the Hand Volume Rating Scale (HVRS) and rated 91 images. Another five plastic surgeons validated the scale using 50 randomly selected images. Intra- and inter-rater agreement was calculated using the weighted kappa statistic and intraclass correlation coefficients (ICCs). Paired images were also evaluated to verify whether the scale reflected clinical differences. Results The intra-rater agreement was 0.95 (95% confidence interval, 0.922-0.974). The interrater ICCs were excellent (first rating, 0.94; second rating, 0.94). Image pairs that differed by 1, 2, and 3 grades were considered to contain clinically relevant differences in 80%, 100%, and 100% of cases, respectively, while 84% of image pairs of the same grade were found not to show clinically relevant differences. This confirmed that the scale of the HVRS corresponded to clinically relevant distinctions. Conclusions The scale was proven to be precise, reproducible, and reflective of clinical differences.
The fundamental period is an important parameter for seismic design and seismic risk assessment of building structures. In this paper, a simplified theoretical method to predict the fundamental period of masonry infilled reinforced concrete (RC) frame is developed based on the basic theory of engineering mechanics. The different configurations of the RC frame as well as masonry walls were taken into account in the developed method. The fundamental period of the infilled structure is calculated according to the integration of the lateral stiffness of the RC frame and masonry walls along the height. A correction coefficient is considered to control the error for the period estimation, and it is determined according to the multiple linear regression analysis. The corrected formula is verified by shaking table tests on two masonry infilled RC frame models, and the errors between the estimated and test period are 2.3% and 23.2%. Finally, a probability-based method is proposed for the corrected formula, and it allows the structural engineers to select an appropriate fundamental period with a certain safety redundancy. The proposed method can be quickly and flexibly used for prediction, and it can be hand-calculated and easily understood. Thus it would be a good choice in determining the fundamental period of RC frames infilled with masonry wall structures in engineering practice instead of the existing methods.
In this paper, the study of various ortho- and meta-substituted Magnolol derivatives is presented. The reaction enthalpies related to three antioxidant action mechanisms HAT, SET-PT and SPLET for substituted Magnolols have been calculated using DFT/B3LYP method in gas-phase and water. Calculated results show that electron-withdrawing substituents increase the bond dissociation enthalpy (BDE), ionization potential (IP) and oxidation/reduction enthalpy (O/RE), while electron-donating ones cause a rise in the proton dissociation enthalpy (PDE) and proton affinity (PA). In ortho- position, substituents show larger effect on reaction enthalpies than in meta-position. In comparison to gas-phase, water attenuates the substituent effect on all reaction enthalpies. In gas-phase, BDEs are lower than PAs and IPs, i.e. HAT represents the thermodynamically preferred pathway. On the other hand, SPLET mechanism represents the thermodynamically favored process in water. Results show that calculated enthalpies can be successfully correlated with Hammett constants (${\sigma}_m$) of the substituted Magnolols. Furthermore, calculated IP and PA values for substituted Magnolols show linear dependence on the energy of the highest occupied molecular orbital ($E_{HOMO}$).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.8
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pp.1725-1731
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2004
The use of gestures provides an attractive alternate to cumbersome interface devices for human-computer interaction. This has motivated a very active research area concerned with computer vision-based analysis and interpretation of hand gestures. The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the processing. A key idea of proposed algorithm in this paper is to apply morphological shape decomposition. The primitive elements extracted to a hand gesture include in very important information on the directivity of the hand gestures. Based on this characteristic, we proposed the morphological gesture recognition algorithm using feature vectors calculated to lines connecting the center points of a main-primitive element and sub-primitive elements. Through the experiment, we demonstrated the efficiency of proposed algorithm. Coupling natural interactions such as hand gesture with an appropriately designed interface is a valuable and powerful component in the building of TV switch navigating and video contents browsing system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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