몰입형 인터페이스 구현을 위한 DTV와 HNN 기반 손 제스처 인식 알고리즘에 대한 연구 (A Study on Hand Gesture Recognition Algorithm for Immersive Interface Implementation Based on DTV and HNN)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 15권 / 3호 / 99 ~ 104페이지
· 저자명 : 현정환, 강대성

초록

본 논문은 Kinect 카메라와 거리변환벡터(Distance Transform Vector)를 통해 얻은 다중정보를 해마신경망 학습 알고리즘을 이용하여 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 우선 Kinect 카메라와 거리변환벡터를 이용한 전 처리 과정을 통해 손바닥 영역의 검출 기술을 제안하고, 이를 통해 얻은 다중정보를 기반으로 제안하는 해마신경망 학습 알고리즘을 구현하였다. 그리고 손 제스처 인식을 위한 손 중심점 좌표, 중심점 좌표 8방향 제스처 설정, 마우스 클릭 및 화면 키우기 제스처 설정을 통해 실험을 진행하였다. 제안하는 손 제스처 인식 알고리즘과 기존의 학습 알고리즘인 BP, HMM과의 비교실험을 통해 인식률 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

영어초록

In this paper, we suggested an algorithm that learns hand gesture by learning multiple information obtained by Kinect camera and DTV(Distance Transform Vector) through hippocampal neural network algorithm. First, we propose a detection technique of palm area through a preprocessing using Kinect camera and DTV. After that we implemented a hippocampal neural network learning algorithm based on multiple information. And experiments were performed by hand center point, 8-direction gesture, mouse click and screen gesture setting for hand gesture recognition. The proposed hand gesture recognition algorithm is compared with the conventional learning algorithms BP and HMM. And it is proved through experiments that the excellent results can be obtained in terms of recognition rate.

참고자료

· 없음