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초록·키워드

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본 논문은 깊이 영상의 손 영역을 위해 거리 그래프를 정의하고 그것을 이용해 손가락을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 거리 그래프는 손바닥 중심과 손 윤곽선 사이의 각과 유클리디안 거리로 손 윤곽선을 표현한 그래프이다. 거리 그래프는 손끝들의 위치에서 국부 최댓값을 갖고 있어 손가락 위치를 검출할 수 있고 손가락 개수를 인식할 수 있다. 윤곽선은 항상 360 개의 각으로 나누어지고 그들은 손목 중심을 기준으로 정렬된다. 그래서 제안된 알고리즘은 손의 크기와 방향에 대해 영향을 받지 않으며 손가락을 잘 검출한다. 다소 제한된 인식 실험 조건에서 손가락 개수 인식 실험은 1~3 개의 손가락은 100% 인식율과 4~5 개 손가락은 98% 인식율을 보여주었고, 또한 실패한 경우도 추가 가능한 단순한 조건에 의해 인식이 가능할 수 있음을 보여주었다.

This paper defines a distance graph for a hand region in a depth image and proposes an algorithm detecting finger using it. The distance graph is a graph expressing the hand contour with angles and Euclidean distances between the center of palm and the hand contour. Since the distance graph has local maximum at fingertips‘ position, we can detect finger points and recognize the number of them. The hand contours are always divided into 360 angles and the angles are aligned with the center of the wrist as a starting point. And then the proposed algorithm can well detect fingers without influence of the size and orientation of the hand. Under some limited recognition test conditions, the recognition test’s results show that the recognition rate is 100% under 1~3 fingers and 98% under 4~5 fingers and that the failure case can also be recognized by simple conditions to be available to add.
#손가락 검출 #손가락 인식 #거리 그래프 #키넥트 #깊이 영상 #Finger Detection #Finger Recognition #Distance Graph #Kinect #Depth Image

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 키넥트 기반 손 영역 검출
Ⅲ. 유효 손 영역 검출
Ⅳ. 거리 그래프를 이용한 손가락 검출
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - F. S. Chen / 2003 / Hand gesture recognition using a real-time tracking method and hidden Markov models / Image and vision computing 21 (8) : 745 ~ 758 google schola [학술대회논문] - A. Malima / 2006 / A Fast Algorithm for Vision-based Hand Gesture Recognition for Robot Control / Proceeding of 2006 IEEE 14th Signal Processing and Communications Applications : 1 ~ 4 google schola [학술지(정기간행물)] - P. Sykora / 2014 / Comparison of SIFT and SURF Methods for Use on Hand Gesture Recognition based on Depth Map / Proceeding of AASRI Procedia 9 : 19 ~ 24 google schola [학술대회논문] - L. Yi / 2012 / Hand gesture recognition using Kinect / Proceeding of 2012 IEEE 3rd International Conference on Software Engineering and Service Science : 196 ~ 199 google schola [학술지(정기간행물)] - Z. Ren / 2013 / Robust part-based hand gesture recognition using kinect sensor / IEEE Transactions on Multimedia 15 (5) : 1110 ~ 1120 google schola

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