HRI 시스템에서 제스처 인식을 위한 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘 (A Compensation Algorithm for the Position of User Hands Based on Moving Mean-Shift for Gesture Recognition in HRI System)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 40권 / 5호 / 863 ~ 870페이지
· 저자명 : 김태완, 권순량, 이동명

초록

본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘(CAPUHMMS)을 제안하였다. 또한, CAPUHMMS의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 CAKF (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 CALSM (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, CAPUHMMS의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 CAKF 및 CALSM 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 CAKF 및 CALSM 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.

영어초록

A Compensation Algorithm for The Position of the User Hands based on the Moving Mean-Shift (CAPUHMMS) in Human Robot Interface (HRI) System running the Kinect sensor is proposed in order to improve the performance of the gesture recognition is proposed in this paper. The average error improvement ratio of the trajectories (AEIRTJ) in left-right movements of hands for the CAPUHMMS is compared with other compensation algorithms such as the Compensation Algorithm based on the Compensation Algorithm based on the Kalman Filter (CAKF) and the Compensation Algorithm based on Least-Squares Method (CALSM) by the developed realtime performance simulator. As a result, the AEIRTJ in up-down movements of hands of the CAPUHMMS is measured as 19.35%, it is higher value compared with that of the CAKF and the CALSM as 13.88% and 16.68%, respectively.

참고자료

· 없음