제스처 인식을 위한 은닉 마르코프 모델

박혜선; 김은이; 김항준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박혜선 김은이 김항준

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제43권 제1호

발행연도: 2006.1

수록면: 17 - 26 (10page)

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본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM : hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다. 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.

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[학술지(정기간행물)] - / 2002 / Ranganath, Real-time gesture recognition system and application, Image and Vision Computing 20 : 993 ~ 1007

[학술지(정기간행물)] - / 2002 / Vision-based user interfaces: methods and applications 57 : 27 ~ 73

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