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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 89 - 101 (13page)
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인간과 컴퓨터의 상호작용에서 손을 이용하는 응용기술은 사람과 기계 사이의 계를 표하는 가장 자연이고 직 인 방법이다. 손을 검출하고 그 모양을 인식하는 기술은 수화인식, 가상실, 내비게이션, 컴퓨터 게임을 포함 하는 다양한 분야에 응용 가능하기 때문에 컴퓨터비의 요한 연구 분야로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 ToF 깊이상 에서 손을 검출하고 손 모양을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 크게 상획득, 처리 손 역 검출, 손가락 검출, 손 모양 인식의 네 단계로 구성된다. 상획득을 해 키넥트 버2를 사용하고, 처리 손 역 검출 단계에서는 정보와 Z축 검출, 이진화를 사용하다. 손가락 검출 단계는 손바닥 역 설정, 세 선화 볼록 껍질 계산 그리고 볼록 결함 계산의 차로 진행된다. 손 모양 인식 단계에서는 손가락의 개수를 기 으로 손의 심과 손 끝 사이의 치를 사용한 벡터내연산으로 각도를 계산해서 최종으로 손 모양을 인식하 다. 실험결과는 제안한 방법이 평균 97.2%의 인식율과 17.16ms의 연산속도로 11개의 손 모양을 빠르고 정확하 게 인식하는 것을 보여다.
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참고문헌 (22)
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A. R. Sarkar / 2013 / Hand Gesture Recognition Systems : A Survey / International Journal of Computer Applications 71(15):26~37
S. Quin / 2014 / Real-time Hand Gesture Recognition from Depth Imges Using Convex Shape Decomposition Method / Journal of Signal Processing Systems 74(1):47~58
Z. Ren / 2013 / Robust Part-Based Hand Gesture Recognition Using Kinect Sensor / IEEE TRANSACTION ON MULTIMEDIA 15(5):1110~1120
Z. Ma / 2013 / Real-time and robust hand tracking with a single depth camera / Visual Computer 30(10):1133~1144
Björn Stenger / 2006 / Template-Based Hand Pose Recognition Using Multiple Cues / Computer Vision ACCV 2006 3852:551~560
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Z. Ren / 2013 / Robust Part-Based Hand Gesture Recognition Using Kinect Sensor / IEEE TRANSACTION ON MULTIMEDIA 15(5):1110~1120
Z. Ma / 2013 / Real-time and robust hand tracking with a single depth camera / Visual Computer 30(10):1133~1144
Björn Stenger / 2006 / Template-Based Hand Pose Recognition Using Multiple Cues / Computer Vision ACCV 2006 3852:551~560
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