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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.2
- 수록면
- 157 - 164 (8page)
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기존의 대표적인 입력장치는 키보드, 마우스 등으로 한정적이었으나 최근 들어 사용자들의 다양한 요구에 따라 새로운 형태의 입력장치들이 개발되는 추세이다. 이러한 추세에 맞춰 특수한 device 없이 영상의 hand motion을 분석해 명령을 부여하는 새로운 형태의 입력장치를 제안한다. Cam-Shift 기법으로 skin color 영역을 이진화 하여 tracking 한 후, labeling을 통해 분리한 손가락 영역과 손 중심점과의 각도를 동서남북으로 구분해 counting하여 손동작을 인식한다. 손동작에 대한 입력은 맨손에 배경처리를 하지 않은 경우 약 76.8%의 낮은 인식률을 보였으나, 붉은색 장갑을 착용하고 배경을 지정해 줄 경우 잡영 제거의 영향으로 인식률이 90.2%까지 향상된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 연구내용
4. 구현 결과
5. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Bai yu / 2011 / Hand Tracking and Hand Gesture Recognition for Human Computer Interaction / 멀티미디어학회논문지 14(2):182~193
전광하 / 2009 / A Study on Online Real-Time Strategy Game by using Hand Tracking in Augmented Reality / 멀티미디어학회논문지 12(12):1761~1768
Ho-Sik Park / 2006 / Face and Hand Tracking Algorithm for Sign Language Recognition / Communications and Networks 31(11):1071~1076
Shan Caifeng / 2006 / Real-time hand tracking using a mean shift embedded particle filter / Pattern Recognition 40(7):1958~1970
Yonjae Kim / 2013 / Kinect technology for hand tracking control of surgical robots: technical and surgical skill comparison to current robotic masters / Surgical Endoscopy 28(6):1993~2000
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Ho-Sik Park / 2006 / Face and Hand Tracking Algorithm for Sign Language Recognition / Communications and Networks 31(11):1071~1076
Shan Caifeng / 2006 / Real-time hand tracking using a mean shift embedded particle filter / Pattern Recognition 40(7):1958~1970
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