지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문은 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Models)기반 손 포스처 인식 방법을 제안한다. 먼저 차영상과 컬러 임계값을 이용하여 손 영역을 분할한다. 그리고 난후, 손 외곽선을 추출하여 손가락 간의 특징 거리 값을 구한다. 마지막으로 HMM의 Forward 알고리즘을 이용하여 사용자의 손 포스처 에서 나타난 특징 거리 값이 미리 구성된 모범 모델에 적합한지 판별한다. 실험 결과 본 방법은 약 90%이상의 높은 인식률로 다양한 포스처의 인식이 가능할 뿐 아니라 개인의 차가 있는 손의 포스처 인식이 가능하였다. 본 연구 결과는 손을 이용한 게임 인터페이스나 수화인식에 사용될 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 외곽선을 이용한 특징 추출
3. HMM을 이용한 손 포스처 인식
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
은닉 마코프 모델을 이용한 골프 비디오의 시멘틱 이벤트 검출
김천석
,
추진호
,
배태면
외 2명
멀티미디어학회논문지
2004
.11
OpenCV 이진화처리와 히스토그램 그래프를 이용한 제스처인식
백영태
,
이세훈
,
김지성
한국컴퓨터정보학회논문지
2016
.02
동심원 추적 알고리즘을 사용한 손가락 동작 인식
황동현
,
장경식
한국정보통신학회논문지
2015
.12
마우스 제어를 위한 손 인식 시스템 개발
정종면
,
장정륜
,
김유일
외 2명
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2011
.01
마우스 제어를 위한 불변 모멘트 기반 손 인식 알고리즘 설계
정종면
,
김상아
,
장정륜
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2010
.07
최근 본 자료
댓글(0)
0