C++로 만든 손동작 인식을 이용한 Finger Pad

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 손 영역 검출 방법
1. YCbCr 칼라공간변환
2. 손 색상 모델 생성
3. 손 영역 노이즈 제거
4. Morphology 연산을 이용한 영상 보정
5. Zhang Suen 세선화 알고리즘

Ⅲ. 제스처 인식
1. 인식을 위한 손 영역의 정규화
2. 손의 중심 찾기
3. 인식을 위한 손가락의 개수를 추출

Ⅳ. 실험 및 결과
1. 전체 시스템의 구조
2. 실험 결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

본문내용

제 1 장 서 론
컴퓨터와 의사소통을 하기 위해 우리는 마우스, 키보드, 터치스크린 등의 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interction)을 위한 인터페이스를 사용해 왔다. 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 인간은 이러한 인터페이스들을 직접 다루는 데에서 벗어나 좀 더 자유롭고 편리한 HCI를 요구하게 되었다. 이를 동기로 음성을 인터페이스로 사용하기 위한 연구가 먼저 진행되었으며 최근에는 시각적인 정보에 기반한 손 또는 팔의 움직임 즉, 제스처(gesture)로 관심을 돌리게 되었다.
현재 음성을 이용하는 방법은 어느 정도 안정화를 이루었으며, 실용화된 제품도 많이 나오고 있다. 하지만 음성을 이용하는 방법의 경우 주변에 소음이 많은 공간에서는 사용하기 어려운 단점이 있다. 시각적인 정보를 이용하는 방법은 입력된 영상에서 사람의 몸짓이나 손, 얼굴 등을 인식하여 사람과 컴퓨터가 상호작용을 하는 방법이다. 이 중 가장 표현력이 뛰어나고 널리 이용되는 것이 손동작을 사용하는 것이다. 손동작은 손의 위치와 모양에 의해 정의되며, 손 자세(Hand posture)와 손 제스처(Hand gesture)로 분류할 수 있다. 손 자세는 관찰되는 한 시점에서 손과 손가락의 위치와 모양에 의해 정의되고, 손 제스처는 연속된 손 자세의 패턴에 의해 정의된다. 손 제스처는 보통 손의 자세(posture) 즉, 공간적인 정보만을 사용하는 정적(static) 제스처와 시각적인 정보인 움직임을 사용하는 동적(dynamic) 제스처로 나눌 수 있다. 정적 제스처는 동적 제스처에 비해 표현하는데 많은 시간이 걸리지 않기 때문에 빠른 인식을 필요로 하는 곳에 적합하다. 그러나 손 모양의 차이에 의해 제스처가 구분되므로 사용하는 제스처의 수가 많을 경우에는 구분할 수 있는 형태의 차이도 적어져 인식하기가 어렵다 그리고 각 제스처들 사이에 현태의 차이가 나타날 수 있도록 손 영상의 크기가 어느 정도 보장되어야 한다. 동적 제스처는 정적 제스처에 비해 표현이 자연스럽고 사용할 수 있는 제스처의 수도 더 많다. 그러나 제스처의 인식에 앞서 손의 많은 움직임 중에서 실제로 의미를 갖는 부분을 추출해내기 힘들다는 단점이 있다.

참고 자료

고일주, 최형일, “영역 추출과 추적에 의한 손 영역 획득”, 한국정보과학회 봄
학술발표논문집 Vol. 23, No. 1 pp. 239-242, 1996.
김용성, Visual C++ 6.0 완벽가이드, 영진 출판사, 1998
이문호, Visual C++ 실용 영상 신호처리, 대영사, 2001
이길만, 문대성, 김성옥, 김민환, “실생활 환경에서의 손동작 인식 및 추적 방
법”, 한국멀티미디어학회 추계학술발표논문집 pp.577-582, 1999.
조오영, “인터액티브 가상 환경을 위한 손 제스처 인식 시스템”, 고려대학교 전
자공학과 석사학위논문, 1999