저해상도 손 제스처 영상 인식에 대한 연구 (A Study on Hand Gesture Recognition with Low-Resolution Hand Images)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 한국위성정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국위성정보통신학회논문지 / 9권 / 1호 / 57 ~ 64페이지
· 저자명 : 안정호

초록

최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을위한 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. 우리는플러드필(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. 제안하는제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.

영어초록

Recently, many human-friendly communication methods have been studied for human-machine interface(HMI) without usingany physical devices. One of them is the vision-based gesture recognition that this paper deals with. In this paper, we definesome gestures for interaction with objects in a predefined virtual world, and propose an efficient method to recognize them.
For preprocessing, we detect and track the both hands, and extract their silhouettes from the low-resolution hand imagescaptured by a webcam. We modeled skin color by two Gaussian distributions in RGB color space and use blob-matchingmethod to detect and track the hands. Applying the foodfill algorithm we extracted hand silhouettes and recognize the handshapes of Thumb-Up, Palm and Cross by detecting and analyzing their modes. Then, with analyzing the context of handmovement, we recognized five predefined one-hand or both-hand gestures. Assuming that one main user shows up foraccurate hand detection, the proposed gesture recognition method has been proved its efficiency and accuracy in manyreal-time demos.

참고자료

· 없음