적외선 카메라를 이용한 강인한 손 모양 인식에 관한 연구

Abstract

최근 사람과 컴퓨터가 상호작용할 수 있는 시스템이 발전함에 따라 사람과 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용 인터페이스가 필요하게 되었다. 특히 키넥트와 같은 인터페이스가 보급됨에 따라 그 중요성은 한층 증대되었다. 더욱이 사람의 손동작은 다양한 입력을 가능하게 하기 때문에 최근 손동작을 이용하여 컴퓨터를 조작하는 인터페이스가 주목을 받고 있다. 현재 손동작을 인식하는 방법에는 하드웨어 기반 방법과 비전 기반 방법이 있다. 하드웨어 기반 방법은 마커나 센서 등의 부가적인 장비를 부착해야 하기 때문에 사용자의 몰입을 방해한다는 단점이 있다. 이에 반해 비전 기반 방법은 카메라를 통해 획득한 손 영상을 분석하여 손동작을 인식함으로써 자연스러운 상호작용이 가능하다. 이러한 이유 때문에 최근 비전 기반 방법이 하드웨어 방법에 비해 더 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 비전 기반 방식을 이용하여 실시간으로 손을 추적하고 손 모양을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 카메라와 RGB카메라를 동시에 사용한다. RGB영상에서는 일반화된 통계학적 확률 모델을 이용하여 사용자가 피부색과 비슷한 상의를 착용하지 않는다고 가정하고 피부색일 확률을 구하는 동시에, 적외선 영상에서 전방에 있는 물체가 밝게 나타나는 특성을 이용함으로써 사용자의 팔 영역을 효과적으로 검출한다. 적외선 영상과 RGB 영상을 동시에 사용하면 조명이 열악하거나 변하는 상황에서도 강건하게 손을 추적할 수 있고, 비모델 방식을 사용함으로써 실시간으로 동작할 수 있다. 대부분의 비모델 방식이 한 손 기반 상호작용을 가정하는 데 반해 제안하는 방법은 양 손을 이용한 상호작용이 가능하다. 또한, 기존의 비모델 방식은 인식의 용이함을 위해 사용자가 긴 소매 상의를 입음으로써 손 영역만 카메라에 찍히도록 제한하거나 배경이 복잡하지 않다고 가정한다. 이와 달리, 제안하는 방법은 복잡한 배경에도 적용이 가능하고, 사용자가 입은 상의의 소매 길이와 무관한 알고리즘을 사용하기 때문에 사용자는 특정한 환경을 강요받지 않고 보다 자연스러운 상호작용이 가능하다.