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인접 프레임의 시간적 상관 관계를 이용한 회전에 강인한 손 모양 인식 / 이성일 ; 민현석 ; 신호철 ; 임을균 ; 황대환 ; 노용만 1

요약 1

ABSTRACT 1

1. 서론 2

2. 템플릿 정합 기반 손 모양 인식 시스템의 전체 구조 2

2.1. 손 모양 추출 3

2.2. 챔퍼 정합 3

2.3. 손 모양 분류 3

3. 제안한 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘 4

3.1. 손 모양 인식을 위한 템플릿 갱신 5

3.2. 챔퍼 정합의 결과를 이용한 템플릿 갱신 알고리즘 5

3.3. 템플릿 갱신 적용으로 야기되는 오류 누적 방지 알고리즘 6

3.4. 피부색 픽셀의 공간상 분포 특징을 이용한 회전의 예측 및 보상 8

4. 실험 8

4.1. 실험 환경 9

4.2. 템플릿 정합 기반 방법들의 인식 성능 비교 실험 9

4.3. 기존 손 모양 인식 방법들과의 인식 성능 비교 실험 10

5. 결론 및 향후 과제 11

참고문헌 11

[저자소개] 13

초록보기

최근 시각 기반 인터페이스의 실현을 위해 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 시각 기반 인터페이스의 입력으로 사용되는 손 동작은 손 모양의 연속적인 변화로 정의되므로, 효율적인 손 모양 인식 알고리즘의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 손 모양 인식 과정 중 빈번히 발생할 수 있는 손의 회전에 의한 인식 성능 저하를 다룬다. 제안하는 방법은 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘 개발을 위해 손 동작 인식 환경을 고려하여 비디오 내 인접 프레임간의 높은 상관관계를 이용한다. 특히, 정지 영상에 기반한 기존 연구와의 차별 점은 객체 추적에서 사용되는 템플릿 갱신을 손 모양 인식에 도입하였다는 것이다. 제안한 방법의 유효함을 보이기 위해, 손이 좌우로 회전하는 비디오를 입력으로 템플릿 정합 기반의 방법, PCA와 LBP을 제안하는 방법과 비교 실험하였다. 제안한 방법은 일반적인 템플릿 정합 기반의 손 모양 인식보다 22.7%, KL-Transform을 도입한 템플릿 정합보다 14.5%, PCA 보다 10.7%, LBP 보다 4.3%의 성능 개선을 보였다.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
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참고문헌 (17건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Richard Watson, “A Survey of Gesture Recognition Techniques,” Technical Report, TCD-CS-1993-11, pp.1-31, 1993 미소장
2 Pragati Garg, Naveen Aggarwal and Sanjeev Sofat, “Vision Based Hand Gesture Recognition,” Proceedings of World Academy of Science, Engineering and Technology, vol. 49, pp. 972-977, Jan., 2009 미소장
3 Nuwan Gamage, Kuang Ye Chow and Rini Akmeliawati, “Static Hand Sign Recognition using Linear Projection Methods,” Proceedings of the 4th International Conference on Autonomous Robots and Agents, pp.403-407, Feb., 2009 미소장
4 Xiujuan Chai, Yikai Fang and Kongqiao Wang, “ROBUST HAND GESTURE ANALYSIS AND APPLICATION IN GALLERY BROWSING,” IEEE International Coference on Multimedia & Expo, pp.938-941, Jun., 2009 미소장
5 Hand Gesture Recognition Using Haar-Like Features and a Stochastic Context-Free Grammar 네이버 미소장
6 Elena Sanchez-Nielsen, Luis Anton-Canalis and Mario Hernandez-Tejera, “Hand Getsure recognition for Human Machine Interaction,” Journal of WSCG, Vol.12, No.1-3, pp.395- 402, Feb., 2004 미소장
7 Shape-based hand recognition 네이버 미소장
8 American sign language (ASL) recognition based on Hough transform and neural networks 네이버 미소장
9 Robust position, scale, and rotation invariant object recognition using higher-order neural networks 네이버 미소장
10 The template update problem 네이버 미소장
11 Tao Wu, Xiaoqing Ding, and Shengjin Wang, “Video Tracking using Improved Chamfer Matching and Particle Filter,” IEEE International Conference Computational Intelligence and Multimedia Applications, pp.169-173, Dec., 2007 미소장
12 Using orientation codes for rotation-invariant template matching 네이버 미소장
13 Hierarchical chamfer matching: a parametric edge matching algorithm 네이버 미소장
14 IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS 네이버 미소장
15 Luigi Di Stefano and Andrea Bulgarelli, “A Simple and Efficient Connected Components Labeling Algorithm,” IEEE Image Analysis and Processing, pp. 322-327, Sept. 1999 미소장
16 B. D. Lucas and T. Kanade, “An iterative image registration technique with an application to stereo vision,” Proc. DARPA Image Understanding Workshop, pp.121-130, 1981 미소장
17 Chao Hu, Max Qinghu Meng, Peter Xiaopig Liu and X. Wang, “Visual Gesture Recognition for Human-Machine Interface of Robot Teleoperation,” IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1560- 1565, Oct., 2003 미소장

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