제스처 인식 기반의 인터랙티브 미디어 콘텐츠 제작 프레임워크 구현

고유진; 김태원; 김용구; 최유주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고유진 (서울미디어대학원대학교) 김태원 (서울미디어대학원대학교) 김용구 (서울미디어대학원대학교) 최유주 (서울미디어대학원대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제4호

발행연도: 2020.7

수록면: 545 - 559 (15page)

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본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.

#gesture recognition #interactive media #dynamic projection mapping #deep learning #convolutional neural network

참고문헌 (14)

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J. Park, W. Kim, “A Study of the Value and Utility of Projection Mapping in the Contents of Dance Performances-Focused on the Work :“Our Karma”-”, Journal of Korean Dance, Vol.46, pp.9-28, August 2018.

Projection Mapping Contents of Media Art ? LG CNS Blog, https://blog.lgcns.com/1149 (accessed July. 14, 2016) S. Kim, Y. Koh and Y. Choi, “Design and Implementation of Immersive Media System Based on Dynamic Projection Mapping and Gesture Recognition” KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol.9, No.3, pp.109-122, January 2020. https://doi.org/10.3745/KTSDE.2020.9.3.109

H. Yang, “Deep-learning and Gesture recognition” Broadcasting and Media Magazine, Vol. 22, No.1, pp.67-74, January 2017.

B. Lee, D. Oh, T. Kim, “3D Virtual Reality Game with Deep Learning-based Hand Gesture Recognition.” Journal of the Korea Computer Graphics Society, Vol. 24, No. 5, pp.41-48, December 2018. https://doi.org/10.15701/kcgs.2018.24.5.41

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