증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 시스템

고민수; 유지상; Min-Su Ko; Jisang Yoo

연구문헌

국내 논문지

홈 > 연구문헌 > 국내 논문지 > 한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

Current Result Document : 4 / 13 이전건 다음건

한글제목(Korean Title)	증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 시스템
영문제목(English Title)	Histogram Based Hand Recognition System for Augmented Reality
저자(Author)	고민수 유지상 Min-Su Ko Jisang Yoo
원문수록처(Citation)	VOL 15 NO. 07 PP. 1564 ~ 1572 (2011. 07)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문에서는 증강현실을 위한 히스토그램 기반의 손 인식 기법을 제안한다. 손동작 인식은 사용자와 컴퓨터 사이의 친숙한 상호작용을 가능하게 한다. 하지만, 비젼 기반의 손동작 인식은 복잡한 손의 형태로 인한 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 손의 형태적인 특징을 이용한 새로운 모델을 제안한다. 제안하는 기법에서 손 인식은 카메라로부터 획득한 영상에서 손 영역을 분리하는 부분과 손을 인식하는 부분으로 구성된다. 카메라로부터 획득한 영상에서 배경을 제거하고 피부색 정보를 이용하여 손 영역을 분리한다. 다음으로 히스토그램을 이용하여 손의 특징점을 구하여 손의 형태를 계산한다. 마지막으로 판별된 손인식 정보를 이용하여 3차원 객체를 제어하는 증강현실 시스템을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 기법의 구현 속도가 빠르고 인식률도 91.7%로 비교적 높음을 확인하였다.
영문내용 (English Abstract)	In this paper, we propose a new histogram based hand recognition algorithm for augmented reality. Hand recognition system makes it possible a useful interaction between an user and computer. However, there is difficulty in vision-based hand gesture recognition with viewing angle dependency due to the complexity of human hand shape. A new hand recognition system proposed in this paper is based on the features from hand geometry. The proposed recognition system consists of two steps. In the first step, hand region is extracted from the image captured by a camera and then hand gestures are recognized in the second step. At first, we extract hand region by deleting background and using skin color information. Then we recognize hand shape by determining hand feature point using histogram of the obtained hand region. Finally, we design a augmented reality system by controlling a 3D object with the recognized hand gesture. Experimental results show that the proposed algorithm gives more than 91% accuracy for the hand recognition with less computational power.
키워드(Keyword)	손 인식 손 추적 증강현실 컴퓨터 비전 Recognition of hand Hand Tracking Augmented reality Computer vision
파일첨부	PDF 다운로드