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ToF 깊이영상과 벡터내적을 이용한 손 모양 인식
Hand Posture Recognition using Dot Product of Vector and ToF Depth Image
- 김설호;
- 김경섭;
- 김계영
초록
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.
키워드
손 모양; 손 동작; 벡터내; ToF; 볼록껍질; Posture; Gesture; Dot Product of Vector; ToF; Convex Hull
- 제목
- ToF 깊이영상과 벡터내적을 이용한 손 모양 인식
- 제목 (타언어)
- Hand Posture Recognition using Dot Product of Vector and ToF Depth Image
- 저자
- 김설호; 김경섭; 김계영
- 발행일
- 2016-08
- 저널명
- 한국차세대컴퓨팅학회 논문지
- 권
- 12
- 호
- 4
- 페이지
- 89 ~ 101
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국차세대컴퓨팅학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 13 페이지
- ISSN
- P 1975-681X