변재희¹, 남윤영², 최유주³
1 덕성여자대학교, 2 아주대학교 유비쿼터스시스템연구센터, 3 한독미디어대학원대학교
Jae-Hee Byeon, Yon-Young Nam, Yoo-Joo Choi
Duksung Womens University, Ajou University, Korean German Institute of Technology
요약
본 논문은 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 효과적으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 컴퓨터의 상호작용 연구가 활발해짐에 따라 컴퓨터가 인간의 행동을 얼마나 정확히 인식할 수 있느냐에 대한 고찰은 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 손 영상에 대하여 색상(Hue)과 채도(Saturation)를 이용한 컬러모델을 기반으로 조명의 영향을 줄이며 손의 영역을 추출하고, 특히, 팔영역을 포함한 손역이 촬영된 영상에서 손목 이후 부분을 제외한 손 영역만을 추출하도록 하였다. 손 형태를 인식하기 위하여 손 영역으로부터 손의 특징을 18 개의 특징값으로 표현하였고, 이를통해 학습된 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 인식하였다.
손영역 추출 배경 차분
손 형태의 특성 정의
손형태 인식 알고리즘
손형태 인식률
본 연구는 21세기 프론티어 연구개발사업의 일환으로 추진되고 있는 정보통신부의 유비쿼터스컴퓨팅및네트워크원천기반기술개발사업의 지원에 의한 것임.
교신저자 : yjchoi@kgit.ac.kr