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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.5, 2012년, pp.639 - 645
김아람 (경남대학교 컴퓨터공학과) , 이상용 (경남대학교 컴퓨터공학과)
In this paper, we propose a method that gives motion command to a mobile robot to recognize human being's hand gesture. Former way of the robot-controlling system with the movement of hand used several kinds of pre-arranged gesture, therefore the ordering motion was unnatural. Also it forced people ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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지능형 로봇의 장점은 무엇인가? | 지능형 로봇엔 카메라 시스템이 기본적으로 설치되어 있어서, 장치를 추가적으로 장착하지 않아도 된다는 장점을 가지고 있다. 따라서 많은 연구들이 로봇과 인간 사이에 인터페이스로, 시각적 인터페이스를 채택하고 있다[3]. | |
기존의 동작 인식 방법에서 2차원 영상을 기반으로 손동작이나 몸동작을 처리할 경우의 어려운 점은 무엇인가? | 하나의 카메라를 사용하는 2차원 영상 데이터는 경제적이라는 장점은 있으나, 현실에 사용할 때, 다양한 환경의 변화에 따른 강인성이 부족하다는 한계가 존재하여 기존의 동작 인식 방법은 주로 고정된 장소에서 정해진 손동작 또는 몸동작을 사용하고 있다. 그리고 2차원 영상을 기반으로 처리를 할 경우 인체는 매우 복잡한 3차원 관절구조를 지니고 있기 때문에 손의 인식되는 각도와 형태에 따라서 더 많은 경우의 수가 나타나 인식에 어려움이 있다. 또한 이러한 방법들은 손가락의 모양, 혹은 사용방법을 미리 알고 있어야 했고, 손가락을 몇 개 폈느냐에 따라 다른 명령이어서, 명령들 사이에 차별성이 부족하여 제어가 불편하고, 인간과 인간과의 의사소통과는 다른, 자연스럽지 않은 동작을 사용하는 불편함이 존재하고 있었다[4,5]. | |
시각 기반의 영상 정보를 이용한 동작 인식 방법은 어떻게 동작을 인식하는가? | 시각 기반의 영상 정보를 이용한 동작 인식 방법은 사용자의 신체에 센서나 표식 등을 부착하지 않고, 카메라를 통해 얻은 영상을 분석하여 획득한 객체의 특징 정보를 기반으로 동작을 인식한다. 고정된 카메라를 이용하여 영상 정보를 얻는 방법과 로봇에 카메라를 장착하여 인식하는 방법이 있다. |
Youngrae Kim, Eun Yi Kim, Jae Sik Chang, and Se Hyun Park, "Mobile Robot Control using Hand Shape Recognition," Journal of Korean Electrical Engineering, vol. 45, no. 4, pp. 34-40, 2008.
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Jong-Ho Kim, Yo-Seop Yun, Tae-Young Kim and Cheol-Su Lim, "Human Primitive Motion Recognition Based on the Hidden Markov Models." Journal of Korea Multimedia Society, vol. 12, no. 4, 2009.
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Sang-Kyoon Kim, "Gesture Recognition using MHI Shape Information," Korean Society of Computer Information, vol. 16, no. 4, pp. 1-13, 2011.
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Akihiro Mimura, Shinichi Nishibe and Shohei Kato, "Kinetic Chained Throwing Humanoid Robots using Reinforcement Learning," Proceedings of 12th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, pp. 188-191, 2011.
Akinori Wakabayashi, Satona Motomura and Shohei Kato, "Body Movement Control System for Humanoid Robot Based on Associative Motion Generation," Proceedings of 12th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, pp. 192-195, 2011.
M. Elmezain, A. Al-Hamadi, J. Appenrodt and B. Michaelis, "A Hidden Markov Model-Based Continuous Gesture Recognition System for Hand Motion Trajectory," ICPR 2008, pp. 1-4, 2008.
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