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가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식시스템 구현

Title
가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식시스템 구현
Other Titles
A Implementation of Dynamic Hand Gesture Recognition System using Guide Line
Author
김건우
Alternative Author(s)
Kim, Kun-woo
Advisor(s)
전창호
Issue Date
2009-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
본 논문에서는 가이드라인을 이용하여 학습예제를 사용하지 않는 동적 손동작인식(Dynamic Hand Gesture Recognition) 방법을 제안한다. 본 논문의 동적 손동작 인식 시스템은 전처리모듈, 손추적모듈, 손모양검출모듈로 구성되어있다. 전처리모듈은 복잡한 환경에서 정확한 손의 모양을 찾기 위하여 피부색을 검출 하고, 피부색이 검출된 프레임으로부터 노이즈를 제거한다. 피부색검출은 조명 조건에 민감하게 반응하기 때문에 피부색 검출 성능이 가장 좋은 YCbCr색상공간을 사용하였다. 손추적모듈은 전처리된 프레임에서 정확한 손 영역을 찾고, 손 영역의 무게중심점을 구하여 무게중심점의 이동을 추적한다. 손모양검출모듈은 동적 손동작 인식에서 사용될 손의 모양을 정적 손동작 인식(Static Hand Gesture Recognition) 방법을 이용하여 검출한다. 손모양검출모듈에서 검출된 세 가지 요소(Start Image, Stop Image, 손의 이동방향)를 조합하여 동적 손동작을 인식한다. PC(Personal Computer)에서 응용프로그램에 적용이 가능한 것을 확인하기 위해 320*240 해상도를 가지는 130만화소 USB웹캠을 사용하였으며 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분 지어 9가지 동영상으로 실험하였다. 실험 결과를 통해 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 시스템이 기존 학습예제를 이용한 방법에 비해 약 5%의 속도 향상이 있었으며, 비슷한 인식률을 가지고 학습 예제 없이 손 동작 인식이 가능한 것을 확인 하였다.
In this paper, we propose Dynamic Hand Gesture Recognition method that needs not modeling, with guideline. Dynamic Hand Gesture Recognition system consists of Pre-processing Module, Hand Tracking Module and Hand Shape Detection Module. Pre-processing Module detects skin color for finding out exact hand shape on complex environment and removes noise from skin color detected frames. We use YCbCr color space that is best for skin color detection, because skin color detection reacts sensitively on lighting condition. Hand Tracking Module finds out exact hand area from pre-processing frames and calculates the center of gravity point of hand area. After then, it tracks movement of the center of gravity point. Hand Shape Detection Module detects hand shape, that will be used on Dynamic Hand Gesture Recognition, using Static hand Gesture Recognition method. Dynamic Hand Gesture Recognition method works with three elements (Start Image, Stop Image, Movement direction of hand) detected from Hand Shape Detection Module. We use USB webcam (1.3M pixels, 320*240 resolution) to verify applying to PC (Personal Computer) application and experiment nine movies that are complex background and simple background. Dynamic Hand Gesture Recognition system using guideline is 5% faster than existing modeling method and has recognition ratio as well as ratio of modeling method.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/144929http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000410790
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > COMPUTER SCIENCE & ENGINEERING(컴퓨터공학과) > Theses (Master)
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