The paper introduces a novel system of two hands real-time tracking based on the unrestricted hand skin segmentation by multi color systems. After corer-based segmentation and pre-processing operation, a label set of regions is created to locate the two hands automatically. By the normalization, template matching is used to find out the left or right hand. An improved fast self-adaptive tracking algorithm is applied and Canny filter is used for hand detection.
본 논문에서는 수화 인식을 위한 얼굴 및 손 추적시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 검출 및 추적 단계로 구분된다. 검출 단계에서는 신호의 주체인 얼굴과 손에 위치한 피부 특징을 이용하였다. CbCr 공간에서의 타원 모델을 구성하여 피부 색상을 검출하고 피부 영역을 분할한다. 그리고 크기와 얼굴 특징을 이용하여 얼굴과 손 영역을 정의한다. 추적 단계에서는 동작 추정을 위하여 첫 번째 손 영역으로 예측된 다음의 손위치를 연산함으로써 두 번째 손의 영역을 유도해낸다. 그러나 갑작스런 움직임의 속도 변화가 있을 경우 연속된 프레임에서 추적된 위치는 부정확하였다. 이러한 점을 해결하고자 손 영역에 대하여 반복적인 재연산을 수행하여 적응적으로 영역을 찾음으로써 오차를 보정하도록 하였다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 4%의 처리 시간이 증가된 반면, 예측 오차는 96.87%까지 감소시킬 수 있었다.
In this paper, we propose a robot remote control system based on mouth tracking. The main idea behind the work is to help disabled people who cannot operate a joystick or keyboard to control a robot with their hands. The mouth detection method in this paper is mainly based on the Adaboost feature detection approach. By using the proposed new Haar-like features for detecting the corner of mouth, the speed and accuracy of detection are improved. Combined with the Kalman filter, a continuous and accurate mouth tracking has been achieved. Meanwhile, the gripping commands of the robot manipulator were also achieved by the recognition of the user.s mouth shape, such as 'pout mouth' or 'grin mouth'. To assess the validity of the method, a mouth detection experiment and a robot cargo transport experiment were applied. The result indicated that the system can realize a quick and accurate mouse tracking; and the operation of the robot worked successfully in moving and bringing back items.
손 추적 기술은 인간과 기계와의 효율적인 의사소통을 위한 손동작 인식 기술의 핵심 기반 기술이다. 최근의 손 추적 연구는 3차원 손 모델을 이용한 연구 방향에 초점을 맞추고 있고, 기존의 2차원 손 모델을 이용한 방법보다 강인한 추적 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 결합된 파티클 필터에 기반한 새로운 3차원 손 추적 방법을 제안한다. 이는 전역적 손 형상과 지역적 손가락 움직임을 분리하여 추정하고, 각각의 추정 결과를 서로의 사전 정보로 이용하여 기존의 방법보다 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 또한, 추적 성능 향상을 위해 색상과 에지를 함께 고려한 다중 증거 결합 방법을 적용한다. 실험결과, 제안하는 방법은 복잡한 배경이나 동작에서도 강인한 추적 결과를 보였다.
Gaze detection is to find out the position on a monitor screen where a user is looking at, using the image processing and computer vision technology, We developed a computer interface system using the gaze detection technology, This system enables a user to control the computer system without using their hands. So this system will help the handicapped to use a computer and is also useful for the man whose hands are busy doing another job, especially in tasks in factory. For the practical use, command signal like mouse clicking is necessary and we used eye winking to give this command signal to the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.618-632
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2010
This paper presents a novel approach to control the augmented reality (AR) objects robustly in a marker-less AR system by fingertip tracking and hand pattern recognition. It is known that one of the promising ways to develop a marker-less AR system is using human's body such as hand or face for replacing traditional fiducial markers. This paper introduces a real-time method to manipulate the overlaid virtual objects dynamically in a marker-less AR system using both hands with a single camera. The left bare hand is considered as a virtual marker in the marker-less AR system and the right hand is used as a hand mouse. To build the marker-less system, we utilize a skin-color model for hand shape detection and curvature-based fingertip detection from an input video image. Using the detected fingertips the camera pose are estimated to overlay virtual objects on the hand coordinate system. In order to manipulate the virtual objects rendered on the marker-less AR system dynamically, a vision-based hand control interface, which exploits the fingertip tracking for the movement of the objects and pattern matching for the hand command initiation, is developed. From the experiments, we can prove that the proposed and developed system can control the objects dynamically in a convenient fashion.
In object tracking based on the particle filter algorithm controlling the proper distribution of the samples is essential to accurately track the target. If the samples are spread too wide compared to the target size, the tracking accuracy may degrade as some samples can be caught by background clutters that is similar to the target. On the other hands if the samples are spread too narrow, the particle filter may fail to track the abrupt motion of the target. To solve this problem we propose an improved particle filter that adopts "re-weighting" technique at the observe step. We estimate the distribution of the weights of the current samples by its mean and variance. Then the samples are re-weighted so that the appropriate distribution of the samples in proportional to the target scale is obtained at the next select step. The proposed tracking method can avoid convergence to local mean and improve the accuracy of the estimated target state.
This paper proposes a method to track hand gesture and to recognize the gesture pattern using Kalman filter and continuous dynamic programming (CDP). The positions of hands are predicted by Kalman filter, and corresponding pixels to the hands are extracted by skin color filter. The center of gravity of the hands is the same as the input pattern vector. The input gesture is then recognized by matching with the reference gesture patterns using CDP. From experimental results to recognize circle shape gesture and intention gestures such as “Come on” and “Bye-bye”, we show the proposed method is feasible to the hand gesture-based human -computer interaction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.834-848
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2013
To effectively use these functions many kinds of human-phone interface are used such as touch, voice, and gesture. However, the most important touch interface cannot be used in case of hand disabled person or busy both hands. Although eye tracking is a superb human-computer interface method, it has not been applied to smartphones because of the small screen size, the frequently changing geometric position between the user's face and phone screen, and the low resolution of the frontal cameras. In this paper, a new eye tracking method is proposed to act as a smartphone user interface. To maximize eye image resolution, a zoom lens and three infrared LEDs are adopted. Our proposed method has following novelties. Firstly, appropriate camera specification and image resolution are analyzed in order to smartphone based gaze tracking method. Secondly, facial movement is allowable in case of one eye region is included in image. Thirdly, the proposed method can be operated in case of both landscape and portrait screen modes. Fourthly, only two LED reflective positions are used in order to calculate gaze position on the basis of 2D geometric relation between reflective rectangle and screen. Fifthly, a prototype mock-up design module is made in order to confirm feasibility for applying to actual smart-phone. Experimental results showed that the gaze estimation error was about 31 pixels at a screen resolution of $480{\times}800$ and the average hit ratio of a $5{\times}4$ icon grid was 94.6%.
본 논문은 지능형 환경에 적합하도록 사용자의 자유를 제한하지 않는 실시간 신체 부위 추적 시스템의 구현에 관해 다룬다. 본 시스템은 기존의 신체 부위 추적 시스템과 달리 소매의 길이에 제약 없이 긴 소매, 반 소매 모두 인식할 수 있도록 함으로써 시스템의 generality를 높였다. 정확한 인식을 위하여, 한 대의 카메라에서 얻어진 이미지에서 손, 머리, 발의 신체 부위를 따로 검출하고 각 신체 부위를 검출할 때 해당 부위에 적합한 특징점을 따로 선택하여 검출하였다. 검출된 2차원의 신체 부위들을 calibrate된 카메라를 이용하여 3차원 자세로 변환하였다. 본 시스템은 실험을 통해 실시간(50fps) 성능으로 향상된 손 추적 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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