영상과 거리정보 지도를 이용한 제스처 인식 시스템

Title
영상과 거리정보 지도를 이용한 제스처 인식 시스템
Authors
강종욱
Keywords
영상과거리정보지도를이용한제스처인식시스템
Issue Date
2012
Publisher
인하대학교
Abstract
본 논문에서는 거리정보지도와 영상을 이용한 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 손 제스처와 동작 제스처를 동시에 인식 할 수 있다. 먼저 적외선 센서를 이용하여 거리정보 지도를 얻은 후, 이를 이용하여 몸의 각 관절 부위를 인식하고 위치 정보를 추출하였다. 그리고 손의 거리정보에 따라 동작 제스처 인식과 손 제스처 인식을 실행한다. 첫 번째 동작 제스처 인식은 얻은 거리 정보를 이용하여 사람형상과 배경을 구분 한 후 추출된 관절 위치 정보를 이용하여 손의 움직임을 파악한다. 파악된 움직임을 특징벡터로 변환 하고, 은닉 마르코프 모델을 이용하여 제스처를 인식한다. 두 번째 손 제스처 인식은 먼저 손목의 위치 정보와 팔꿈치의 위치 정보를 이용하여 손의 방향을 파악한다. 파악한 방향을 기준으로 영상에서 손의 영역을 얻고, 얻은 영역에서 손의 특징을 추출한다. 추출된 특징을 이용하여 서포트 벡터 머신을 학습시키고 손 제스처를 인식한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교했을 때 손 제스처 87.14%, 동작 제스처 91.15%의 비슷한 인식률을 보인다. 하지만 기존 시스템 대비 인식 시간이 약 두 배 이상 빨라진 결과를 보였다.
Description
제 1 장 서 론 1 제 2 장 제스처 인식 3 2.1. 기술의 개요 3 2.2. 인식 기술 분류 4 2.2.1. 센서 부착식 제스처 인식 4 2.2.2. 영상 기반 제스처 인식 6 2.3. 기존 인식 시스템 7 2.3.1. 가변 구조 정합(EGM)을 이용한 손 제스처 인식 7 2.3.2. 옵티컬 플로우를 이용한 동작 제스처 인식 9 2.3.3. 차영상을 이용한 동작 제스처 인식 9 제 3 장 거리 정보를 이용한 제스처 인식 10 3.1. 키넥트 시스템 10 3.2. 거리 정보 지도를 이용한 사람 형태 인식 12 3.2.1. 세그멘테이션 12 3.2.2. 뼈대 정보 및 관절 위치 정보 13 3.3. 서포트 벡터 머신을 이용한 손 제스처 인식 14 3.3.1. 서포트 벡터 머신 15 3.3.2. 특징 추출 18 3.3.3. 분류기 학습 21 3.4. 은닉 마르코프 모델을 이용한 동작 제스처 인식 23 3.4.1. 은닉 마르코프 모델 23 3.4.2. 특징 추출 26 3.4.3. 분류기 학습 29 3.5. 통합 시스템 31 제 4 장 실험 및 결과 38 4.1. 손 제스처 인식 실험 38 4.1.1. 실험 방법 38 4.1.2. 실험 결과 39 4.2. 동작 제스처 인식 실험 40 4.2.1. 실험 방법 40 4.2.2. 실험 결과 42 4.3. 기존 시스템과의 성능 비교 43 제 5 장 결 론 46 제 6 장 참고 문헌 48
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/23501
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College of Engineering(공과대학) > Electronic Engineering (전자공학) > Theses(전자공학 석박사 학위논문)
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