• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.43-53
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• 2012

본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.88-96
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• 1996

Computer vision-based gesture recognition systems consist of image segmentation, object tracking and decision. However, it is difficult to segment an object from image for gesture in computer systems because of vaious illuminations and backgrounds. In this paper, we describe a method to learn features for segmentation, which improves the performance of computer vision-based hand-gesture recognition systems. Systems interact with a user to acquire exact training data and segment information according to a predefined plan. System provides some models to the user, takes pictures of the user's response and then analyzes the pictures with models and a prior knowledge. The system sends messages to the user and operates learning module to extract information with the analyzed result.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.419-420
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• 2022

본 논문은 동작 기반 게임 플레이 시스템을 위해 사용자 스스로가 제스처를 등록할 수 있는 방법에 대한 것이다. 기존의 동작 기반 게임 플레이 시스템들은 사전에 정의된 제스처 데이터들을 모아 인식기를 만들었다. 하지만 이는 때로 어려운 전문 지식이 필요하거나 다소 어려운 과정들을 필요로 한다. 이러한 복잡한 상황들을 완화하고자 상호작용적으로 제스처 등록이 가능한 전신 스켈레톤 기반의 게임 시스템을 제안한다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 2013

Body gesture Recognition has been one of the interested research field for Human-Robot Interaction(HRI). Most of the conventional body gesture recognition algorithms used Hidden Markov Model(HMM) for modeling gestures which have spatio-temporal variabilities. However, HMM-based algorithms have difficulties excluding meaningless gestures. Besides, it is necessary for conventional body gesture recognition algorithms to perform gesture segmentation first, then sends the extracted gesture to the HMM for gesture recognition. This separated system causes time delay between two continuing gestures to be recognized, and it makes the system inappropriate for continuous gesture recognition. To overcome these two limitations, this paper suggests primitive body model encoding, which performs spatio/temporal quantization of motions from human body model and encodes them into predefined primitive codes for each link of a body model, and Selective/Asynchronous Input-Parallel State machine(SAI-PSM) for multiple-simultaneous gesture recognition. The experimental results showed that the proposed gesture recognition system using primitive body model encoding and SAI-PSM can exclude meaningless gestures well from the continuous body model data, while performing multiple-simultaneous gesture recognition without losing recognition rates compared to the previous HMM-based work.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.57-64
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• 2014

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.696-700
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• 2009

테이블탑 인터페이스 환경에서는 기존의 데스크탑 환경에서 보다 손쉽고 자연스러운 인터렉션이 가능하기 때문에 다양한 어플리케이션들이 개발되고 있다. 특히, 테이블탑 인터페이스 환경은 사용자가 조작하는 공간과 디스플레이 공간이 동일하기 때문에 제스처 인터렉션과 같이 사용자가 보다 자연스럽게 인터렉션을 할 수 있는 공간을 제공한다. 하지만, 인터페이스 환경의 변화에도 불구하고 대부분의 어플리케이션에 활용되는 인터렉션 방법은 데스크탑 환경과 마찬가지로 시스템이 정의한 입력형태(제스처)와 그에 따른 시스템의 출력(기능) 간의 관계(규칙)를 숙지해야 한다는 점에서 기존 데스크탑 환경의 인터렉션 방법과 크게 다르지 않다. 본 연구는 테이블탑 인터페이스 환경에서 사용자가 실제 환경에서 물체를 조작하는 것과 같이 미리 정해지지 않은 실생활의 제스처들을 통해 자연스럽게 인터렉션을 할 수 있도록 하는 프레임워크와 이를 위한 지식모델를 제시한다. 사용자 제스처를 이해하기 위한 지식모델은 제스처의 특징들과 제스처에 대해 시스템이 어떻게 반응해야 하는지에 관한 지식들을 패턴을 활용하여 표현한다. 이를 통해 사용자는 인터렉션 규칙을 숙지해야 하는 부담을 줄일 수 있으며, 보다 다양한 제스처 인터렉션을 수행할 수 있다.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.411-417
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• 2021

인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.17-26
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.109-122
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• 2020

최근 실감 미디어 콘텐츠에서 높은 관심을 모으고 있는 프로젝션 맵핑은 사용자의 몰입감을 높이는 기술로 손꼽히고 있다. 최근 관객의 참여를 유도하기 위하여 제스처 인식 기술과 결합된 프로젝션 맵핑 콘텐츠들이 선보이고 있다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 정적인 물체를 대상으로 프로젝션 맵핑을 수행하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 움직임을 추적하여 사용자의 신체상에 미디어 콘텐츠를 동적으로 프로젝션 맵핑시키는 기술을 개발하였다. 프로젝션 되는 미디어 콘텐츠는 미리 정의된 사용자의 제스처를 인식하여 사용자가 맨손으로 제작할 수 있도록 하였다. 이러한 동적 프로젝션 맵핑 기술과 제스처 기반 드로잉 기술을 통합하여 인터랙티브한 실감미디어 시스템을 구현하였다. 제안된 실감 미디어 시스템에서는 사용자의 양손의 움직임과 개폐 상태를 인식하여 그림을 그리는데 필요한 기능을 선택하고, 임의의 물체 색상을 붓의 색으로 설정하는 등의 기능을 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있게 해준다. 또한 사용자가 그린 그림을 사용자의 몸에 동적으로 투사해 사용자가 실시간으로 자신의 티셔츠를 디자인하고 이를 착용해 보는 효과를 가질 수 있도록 하였다.