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학술저널
저자정보
Chang-Yong Lee (Kumoh National Institute of Technology) So-Young Kwon (Dworld) Young-Hyung Kim (Kumoh National Institute of Technology) Yong-Hwan Lee (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.10 No.1
발행연도
2020.7
수록면
71 - 83 (13page)
DOI
10.14801/jaitc.2020.10.1.71

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In this paper, we propose a system that can detect the shape of a hand at high speed using an FPGA. The hand-shape detection system is designed using Verilog HDL, a hardware language that can process in parallel instead of sequentially running C++ because real-time processing is important. There are several methods for hand gesture recognition, but the image processing method is used. Since the human eye is sensitive to brightness, the YCbCr color model was selected among various color expression methods to obtain a result that is less affected by lighting. For the CbCr elements, only the components corresponding to the skin color are filtered out from the input image by utilizing the restriction conditions. In order to increase the speed of object recognition, a median filter that removes noise present in the input image is used, and this filter is designed to allow comparison of values and extraction of intermediate values at the same time to reduce the amount of computation. For parallel processing, it is designed to locate the centerline of the hand during scanning and sorting the stored data. The line with the highest count is selected as the center line of the hand, and the size of the hand is determined based on the count, and the hand and arm parts are separated. The designed hardware circuit satisfied the target operating frequency and the number of gates.
#image processing #parallel processing #pipeline structure #median filter #hand detection #YCbCr #verilog

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. System Implementation
4. Experiment result
5. Conclusion
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
O. C. Zienkiewicz / 1977 / The Finite Element Method / McGraw-Hill :10~20 google schola S. S. Rautaray / 2012 / Vision based hand gesture recognition for human computer interaction : a survey / Artif. Intell. Rev 43(1):1~54 google schola J. Shotton / 2013 / Real-time human pose recognition in parts from single depth images / Communications of the ACM 56(1):116~124 google schola K. Oka / 2002 / Real-time fingertip tracking and gesture recognition / IEEE computer graphics and applications 22(6):64~71 google schola S. Jeong / 2007 / Visual C++ Digital Image Processing using Open Source CxImage / Hongrung Publishing Company google schola

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