[논문]보로노이-테셀레이션 알고리즘을 이용한 NUI를 위한 비주얼 터치 인식

김성관; 주영훈

doi:10.5370/kiee.2015.64.3.465

[국내논문] 보로노이-테셀레이션 알고리즘을 이용한 NUI를 위한 비주얼 터치 인식
Visual Touch Recognition for NUI Using Voronoi-Tessellation Algorithm 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.64 no.3, 2015년, pp.465 - 472

김성관 (Dept. of Control & Robotics Engineering, Kunsan National University) , 주영훈 (Dept. of Control & Robotics Engineering, Kunsan National University)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 영상 정보를 기반으로 사용자가 디스플레이 되고 있는 사물과 자연스럽게 상호작용할 수 있는 NUI를 위한 비주얼 터치 알고리즘을 제안하였다. 본 결과는 사용자들이 자신의 손가락을 특정 공간에서 움직이면 해당 동작을 인식하고 이를 해석하는 시스템이며, 컴퓨터의 동작을 지시하는 마우스의 역할을 할 수 있다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 NUI를 위한 보로노이-테셀레이션(Voronoi-tessellation) 기반의 비주얼 터치 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실시간 처리가 가능하면서 기존 방법보다 안정적인 비주얼 터치 인식을 목표로 한다.
본 절에서는 곡선으로 이루어진 손 외곽선에서 근사화를 통해 강인한 특징점을 효율적으로 추출하기 위해 더글라스 파커 알고리즘[13]을 이용하는 방법을 제안한다. 더글라스 파커 알고리즘은 복잡한 선형 자료를 설정된 임계치 범위 내에서 근사화를 수행하는 알고리즘이다.
본 절에서는 비주얼 터치의 유무를 판단하기 위해 보로노이테셀레이션 기반의 손모델을 사용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 추출된 손영역 특징점을 입력으로 보로노이-테셀레이션 손모델을 생성하고, 손모델의 특징점을 이용하여 손가락 끝점의 터치를 인식하는 방법이다.
본 절에서는 추출된 피부영역에서 손영역을 분리하기 위해서 Canny 에지 검출 알고리즘[10]을 이용하여 손영역의 에지 정보를 추출하는 방법을 제안한다. Canny 에지 검출알고리즘은 탐지성(good detection), 국부성(good localization), 응답성(clear response)을 만족하는 에지를 찾는 방법을 제시한다.
하지만 손과 얼굴을 분리하기 위하여 손영역이 얼굴영역보다 커야만 하는 제한조건이 있다. 이런 제한조건을 해결하기 위해 본 절에서는 공간 주파수 기법을 이용하여 피부 영역 추출 영상에서 손과 얼굴을 분리하는 방법을 제안한다.

가설 설정

제안한 알고리즘을 통해 생성된 손 모델은 다음과 같은 특징을 가진다: 먼저, 손모델은 손가락 끝점을 포함한 손영역의 특징점들의 집합을 입력 데이터로 사용한다. 다음으로 모든 보로노이 셀들은 서로 간섭하지 않는다. 다음, 보로노이 다각형은 보로노이 셀이 서로 간섭하지 않는 한 최대의 영역을 가진다.

제안 방법

다음, 더 글라스 파커(Douglas Peucker) 알고리즘을 사용하여 손영역의 특징점을 추출한다. 끝으로, 추출된 손영역의 특징점을 기반으로 보로노이-테셀레이션을 적용하여 손영역을 분할하며, 손가락의 비주얼 터치를 인식하기 위해 보로노이 영역의 특징을 이용하는 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 제작하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 실용성 및 응용 가능성을 보인다.
추출된 피부영역에서 Canny 에지 검출 알고리즘[10]을 사용하여 손영역의 외곽선을 추출하고, 이진화된 피부 영역의 Canny 에지 정보에 공간 주파수 기법[11]을 사용하여 손영역을 추출한다. 다음 손영역의 특징점을 추출하는 과정으로 더글라스 파커 알고리즘[12]을 사용하여 손영역을 근사하고, 근사한 손영역의 모서리 값을 기준으로 손영역의 특징점을 추출한다.
먼저, 입력영상에서 RGB(Red-Green-Blue)와 HSI(HueSaturation-Intensity) 컬러 모델을 이용하여 피부영역을 추출하고 피부영역을 이진화 시킨다. 다음, 추출된 피부영역에서 손영역 추출을 위해 Canny 에지 검출기(Canny Edge Detector)를 사용 하여 손영역의 외곽선을 추출하고, 이진화된 피부영역의 에지정보에 공간 주파수 기법을 사용하여 손영역을 추출한다. 다음, 더 글라스 파커(Douglas Peucker) 알고리즘을 사용하여 손영역의 특징점을 추출한다.
제안한 시스템은 카메라로부터 얻어진 연속적인 입력 영상에서 RGB/HSI 컬러 필터링을 적용하여 조도에 민감한 단점을 해결하였다. 또한 공간주파수 기법을 제안하여 손이 얼굴보다 커야만 손영역을 추출하던 기존연구의 단점을 개선하였으며, 보로노이-테셀레이션 알고리즘을 이용한 손 모델을 제안하여 자연스러운 비주얼 터치 인식을 구현하였다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 실제 실험을 통해 실용성 및 그 응용 가능성을 보였다.
제안하는 알고리즘은 실시간 처리가 가능하면서 기존 방법보다 안정적인 비주얼 터치 인식을 목표로 한다. 먼저, 입력영상에서 RGB(Red-Green-Blue)와 HSI(HueSaturation-Intensity) 컬러 모델을 이용하여 피부영역을 추출하고 피부영역을 이진화 시킨다. 다음, 추출된 피부영역에서 손영역 추출을 위해 Canny 에지 검출기(Canny Edge Detector)를 사용 하여 손영역의 외곽선을 추출하고, 이진화된 피부영역의 에지정보에 공간 주파수 기법을 사용하여 손영역을 추출한다.
본 논문에서 제안한 NUI를 위한 보로노이-테셀레이션 기반의 비주얼 터치 인식 시스템은 손영역 추출과 비주얼 터치에 주안점을 두고 개발되었다. 실험환경은 i5-3570 3.
본 논문에서는 HSI 컬러 모델에서 조도에 강인한 색상 성분의 피부영역과 RGB 컬러 모델의 피부영역을 이용하여 최종 피부영역을 추출한다. 그림 2는 본 논문에서 사용하는 RGB 컬러 모델과 HSI 컬러 모델의 스펙트럼을 도시한 그림이다.
실험은 손이 얼굴보다 큰 경우(실험1)와 손이 얼굴보다 작은 경우(실험2)로 나누어 진행하였으며, 웹 카메라로부터 RGB 칼라 영상을 입력받아 손영역을 인식하고, 다음으로 인식된 손영역을 이용하여 컴퓨터 환경에서의 자연스러운 비주얼 터치 인터페이스에 적용하는 실험을 하였다. 실험 과정은 보로노이-테셀레이션손 모델 생성, 그리고 비주얼 터치 인식 실험 순으로 구성된다.
실험은 손이 얼굴보다 큰 경우(실험1)와 손이 얼굴보다 작은 경우(실험2)로 나누어 진행하였으며, 웹 카메라로부터 RGB 칼라 영상을 입력받아 손영역을 인식하고, 다음으로 인식된 손영역을 이용하여 컴퓨터 환경에서의 자연스러운 비주얼 터치 인터페이스에 적용하는 실험을 하였다. 실험 과정은 보로노이-테셀레이션손 모델 생성, 그리고 비주얼 터치 인식 실험 순으로 구성된다.
제안하는 시스템은 크게 손영역 추출(Hand region extraction), 손영역 특징점 추출(Hand feature point extraction), 비주얼 터치 인식(Visual-touch recognition) 순으로 3개의 블록으로 구성된다. 먼저, 손영역 추출 과정에서는 입력받은 영상에서 RGB/HSI 컬러 필터링을 통하여 인간의 피부 영역만을 추출한다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 NUI를 위한 보로노이-테셀레이션(Voronoi-tessellation) 기반의 비주얼 터치 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실시간 처리가 가능하면서 기존 방법보다 안정적인 비주얼 터치 인식을 목표로 한다. 먼저, 입력영상에서 RGB(Red-Green-Blue)와 HSI(HueSaturation-Intensity) 컬러 모델을 이용하여 피부영역을 추출하고 피부영역을 이진화 시킨다.
본 절에서는 비주얼 터치의 유무를 판단하기 위해 보로노이테셀레이션 기반의 손모델을 사용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 추출된 손영역 특징점을 입력으로 보로노이-테셀레이션 손모델을 생성하고, 손모델의 특징점을 이용하여 손가락 끝점의 터치를 인식하는 방법이다.
본 결과는 사용자들이 자신의 손가락을 특정 공간에서 움직이면 해당 동작을 인식하고 이를 해석하는 시스템이며, 컴퓨터의 동작을 지시하는 마우스의 역할을 할 수 있다. 즉, 어떠한 접촉기기 없이 원격으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 자연스러운 인터페이스를 구현하였다. 제안한 시스템은 카메라로부터 얻어진 연속적인 입력 영상에서 RGB/HSI 컬러 필터링을 적용하여 조도에 민감한 단점을 해결하였다.

대상 데이터

본 논문에서 제안한 NUI를 위한 보로노이-테셀레이션 기반의 비주얼 터치 인식 시스템은 손영역 추출과 비주얼 터치에 주안점을 두고 개발되었다. 실험환경은 i5-3570 3.4GHz CPU, 4GB RAM의 PC에서 수행하였으며, 640x480 픽셀, 초당 12 프레임의 웹 카메라를 사용하였다.

이론/모형

다음, 추출된 피부영역에서 손영역 추출을 위해 Canny 에지 검출기(Canny Edge Detector)를 사용 하여 손영역의 외곽선을 추출하고, 이진화된 피부영역의 에지정보에 공간 주파수 기법을 사용하여 손영역을 추출한다. 다음, 더 글라스 파커(Douglas Peucker) 알고리즘을 사용하여 손영역의 특징점을 추출한다. 끝으로, 추출된 손영역의 특징점을 기반으로 보로노이-테셀레이션을 적용하여 손영역을 분할하며, 손가락의 비주얼 터치를 인식하기 위해 보로노이 영역의 특징을 이용하는 방법을 제안한다.
마지막으로 비주얼 터치 인식 과정은 추출된 특징점을 입력으로 보로노이 테셀레이션 알고리즘[8-9]을 적용하여 손 모델을 형성하고, 보로노이-테셀레이션의 특징을 이용하여 손의 비주얼 터치 동작을 인식한다.
입력 영상에서 피부색을 분류하는 방법 중 하나는 어떤 색상 공간에서 피부색 영역의 경계선을 명확히 정의하는 것이다. 본 논문에서는 가장 단순하고 빠른 피부색 검출이 가능한 RGB 컬러 모델과 조도의 변화에 대한 강인함을 위하여 HSI 컬러 모델을 사용한다.
비접촉 스크린에서 비주얼 터치의 유무를 판단하기 보로노이테셀레이션 기반의 손모델을 이용한다. 보로노이-테셀레이션의 특징을 이용하는 방법은 앞서 언급한 보로노이-테셀레이션의 특징중 보로노이 다각형은 보로노이 셀들이 서로 간섭하지 않는 한 최대의 영역을 가진다는 특징을 이용하며, 그림 10과 같다.
보로노이 공간은 보로노이 다각형내의 공간을 의미하며, 보로노이 정점은 임의의 정점을 포함한 영역에서 다른 두 개 이상의 정점이 가지는 영역들과 만나는 점을 의미한다. 비주얼 터치 인식을 위한 손영역 분할 기법에 보로노이 테셀레이션 알고리즘을 이용한다. 보로노이 테셀레이션 알고리즘은 임의의 시작점을 중심으로 각 정점이 다른 정점에 영향을 주지 않고 최대로 가질 수 있는 범위를 표현하기에 적합함으로, 본 연구에서 제안하는 손영역 분할 기반 손 모델에 적합하다.
먼저, 손영역 추출 과정에서는 입력받은 영상에서 RGB/HSI 컬러 필터링을 통하여 인간의 피부 영역만을 추출한다. 추출된 피부영역에서 Canny 에지 검출 알고리즘[10]을 사용하여 손영역의 외곽선을 추출하고, 이진화된 피부 영역의 Canny 에지 정보에 공간 주파수 기법[11]을 사용하여 손영역을 추출한다. 다음 손영역의 특징점을 추출하는 과정으로 더글라스 파커 알고리즘[12]을 사용하여 손영역을 근사하고, 근사한 손영역의 모서리 값을 기준으로 손영역의 특징점을 추출한다.

성능/효과

그림 13(a)는 손이 얼굴보다 작은 경우의 입력영상, (b)는 피부 영역의 추출 결과를 나타낸다. (c)는 본 논문에서 제안한 공간주파수 기법을 이용하여 피부영역으로부터 손영역을 추출한 결과를 나타내며, 기존의 레이블링 기법의 손영역이 얼굴영역보다 커야 한다는 문제점을 해결하였다. (d)는 추출한 손영역에 더글라스-파커 알고리즘을 적용하여 손 특징점을 추출한 결과를 나타낸다.
본 그림에서도 그림 6-(a)와 마찬가지로 손영역에서 종·횡 방향 공간주파수가 가장 높은 것을 확인할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 입력영상에서 손영역과 얼굴영역을 간단히 분리할 수 있음을 알 수 있다.
다음, 보로노이 다각형은 보로노이 셀이 서로 간섭하지 않는 한 최대의 영역을 가진다. 마지막으로 보로노이 다각형의 경계선은 마주한 보로노이 공간의 균형점이다.
또한 공간주파수 기법을 제안하여 손이 얼굴보다 커야만 손영역을 추출하던 기존연구의 단점을 개선하였으며, 보로노이-테셀레이션 알고리즘을 이용한 손 모델을 제안하여 자연스러운 비주얼 터치 인식을 구현하였다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 실제 실험을 통해 실용성 및 그 응용 가능성을 보였다.
비주얼 터치 인식을 위한 손영역 분할 기법에 보로노이 테셀레이션 알고리즘을 이용한다. 보로노이 테셀레이션 알고리즘은 임의의 시작점을 중심으로 각 정점이 다른 정점에 영향을 주지 않고 최대로 가질 수 있는 범위를 표현하기에 적합함으로, 본 연구에서 제안하는 손영역 분할 기반 손 모델에 적합하다.
그리고 입력 데이터에 보로노이-테셀레이션을 적용시킨다. 적용된 결과로 손 영역을 분할하는 보로노이-테셀레이션이 구성되고, 보로노이-테셀레이션이에 따라 손모델을 생성할 수 있다.
즉, 어떠한 접촉기기 없이 원격으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 자연스러운 인터페이스를 구현하였다. 제안한 시스템은 카메라로부터 얻어진 연속적인 입력 영상에서 RGB/HSI 컬러 필터링을 적용하여 조도에 민감한 단점을 해결하였다. 또한 공간주파수 기법을 제안하여 손이 얼굴보다 커야만 손영역을 추출하던 기존연구의 단점을 개선하였으며, 보로노이-테셀레이션 알고리즘을 이용한 손 모델을 제안하여 자연스러운 비주얼 터치 인식을 구현하였다.

후속연구

끝으로, 추출된 손영역의 특징점을 기반으로 보로노이-테셀레이션을 적용하여 손영역을 분할하며, 손가락의 비주얼 터치를 인식하기 위해 보로노이 영역의 특징을 이용하는 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 제작하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 실용성 및 응용 가능성을 보인다.
향후, 손의 회전으로 인한 형태상의 변형이 발생하는 문제점을 개선하고 양손을 모두 사용하여 자연스러운 비주얼터치를 구현하면 사람과 컴퓨터 간의 더욱 자연스러운 인터페이스를 구현 할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 정보기기의 입력장치는 무엇인가?	최근 컴퓨터 정보기기(PC, 스마트폰 등)의 급격한 발전과 범용화에 따라, 마우스와 키보드를 대체할 더욱 자연스러운 입력 장치의 도입이 필요해졌다. 일반적으로, 기존의 정보기기의 입력장치는 키보드, 마우스, 터치펜 등이 있다. 이러한 입력 장치는 컴퓨터의 보급이 급격히 확산됨에 따라 상당히 많이 보급되었으며 현재도 가장 일반적으로 쓰이고 있는 컴퓨터 입력 장치이다.
	NUI는 무엇을 의미하는가?	이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 스마트 TV, 스마트 폰 등의 고성능 컴퓨터 정보기기들은 NUI(Natural User Interface)를 사용하고 있다. NUI는 사용자가 컴퓨터 환경에서 현실과 더 가깝게 다가가기 위해서 나온 개념으로서, 신체의 일부만을 사용하는 기존의 입력 장치를 대체하기 위하여 사람의 손, 얼굴, 음성 등을 사용하는 차세대 입력 장치를 일컫는다. 차세대 입력 장치 중 하나로 사람의 손은 관심이 집중되고 있으며, 손을 인식하여 입력 장치로 사용하는 비주얼터치 분야에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다[2], [15-20].
	키보드, 마우스, 터치펜의 특징은 무엇인가?	일반적으로, 기존의 정보기기의 입력장치는 키보드, 마우스, 터치펜 등이 있다. 이러한 입력 장치는 컴퓨터의 보급이 급격히 확산됨에 따라 상당히 많이 보급되었으며 현재도 가장 일반적으로 쓰이고 있는 컴퓨터 입력 장치이다. 하지만 최근 컴퓨터의 소형화 및 스마트폰의 등장으로 인해 사용 환경이 극히 제한적이고, 휴대가 불편하다는 문제점을 가지고 있다[1].

참고문헌 (20)

B. Loureiro and R. Rodrigues. "Multi-touch as a natural user interface for elders: A survey." Information Systems and Technologies (CISTI), 2011 6th Iberian Conference on. IEEE, pp. 1-6, 2011.
S. K. Kim and C. W. Lee, "Tabletop Display Techniques for Multi-Touch Recognition." Journal of Korean Contents Association, Vol. 7, No. 2, pp. 84-91, 2007.
M. H. Welsh and D. L. Akin. "The effects of extravehicular activity gloves on human hand performance,” Society of Automotive Engineering, Vol. 16, No. 3, pp. 165-174, 1995.
T. G. Zimmerman, J. Lanier, C. Blanchard, S. Bryson,. and Y. Harvill, "A hand gesture interface device." ACM SIGCHI Bulletin. Vol. 18. No. 4. pp. 189-192, 1987.

상세보기
F. K. H. Quek, "Toward a vision-based hand gesture interface." Virtual Reality Software and Technology Conference. pp. 17-29, 1994.
J. G. Kim and Y. H. Joo, "Visual multi-touch air interface for barehanded users by skeleton models of hand regions," International Journal of Control, Automation and Systems, Vol. 11, No. 1, pp. 84-91, 2013.

상세보기
E. Stergiopoulou and N. Papamarkos. "Hand gesture recognition using a neural network shape fitting technique." Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 22, No. 8, pp. 1141-1158, 2009.

상세보기
F. Aurenhammer, "Voronoi diagrams—a survey of a fundamental geometric data structure," ACM Computing Surveys, Vol. 23, No. 3, pp. 345-405, 1991.

상세보기
O. Cheong, H. Everett, M. Glisse, .J. Gudmundsson. S. Hornus, S. Lazard, and H. S. Na. "Farthest-polygon Voronoi diagrams," Computational Geometry, Vol. 44. No. 4, pp. 234-247, 2011.

상세보기
P. Bao, D. Zhang, and X. Wu. "Canny edge detection enhancement by scale multiplication." Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 27. No. 9, pp. 1485-1490, 2005.

상세보기
D. H. Yeom and Y. H. Joo, “Image Processing for Robust Recognition of Hand Regions,” 2011 Autumn Conference on Korean Institute of intelligent Systems, pp. 202-203, 2011.
X. Song, C. Cheng, C. Zhou, and D. Zhu, "Gestalt-based Douglas-Peucker algorithm to keep shape similarity and area consistency of polygons," American Scientific Publishers, Vol. 11, No. 6-7, pp. 1015-1221, 2013.
J. Kovac, P. Peer, and F. Solina, "Human skin color clustering for face detection,", IEEE, pp. 144-148, 2003.
P. Viola, and M. J. Jones. "Robust real-time face detection." International journal of computer vision, Vol. 57. No. 2, pp. 137-154, 2004.

상세보기
L. Y. Shi anc Y. H. Joo, “Multiple Moving Objects Detection and Tracking Algorithm for Intelligent Surveillance System“, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 6, pp. 741-747, 2012. 12

원문보기 상세보기
D. H. Yeom, Y. H. Joo, and J. B. Park, "Selection of Coefficient for Equalizer on Optical Disc Drive by Golden Search", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 56, No. 2, pp. 657-662, 2010, 05.

상세보기
J. S. Kim, D. H. Yeom, J. B. Park, and Y. H. Joo, "Intelligent Unmanned Anti-theft System Using Network Camera", International Journal of Control, Automation, and Systems, Vol. 8, No. 5, pp. 967-974, 2010, 10.

원문보기 상세보기
J. S. Kim. D. H. Yeom, and Y. H. Joo, "Fast and Robust Algorithm of Tracking Multiple Moving Objects for Intelligent Video surveillance", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 57, No. 3, pp. 1165-1170, 2011, 08.

상세보기
M. H. Kim, Y. H. Joo, and J. B. Park, “Gesture extraction for ubiquitous robot-human interaction,” Journal of Control, Automation, and Systems Engineering(in Korean), vol. 11, no. 12, pp. 1062-1067, Dec. 2005.

원문보기 상세보기
M. H. Kim, J. B. Park, and Y. H. Joo, “New fuzzy skin model for face detection,” Lecture Notes in Computer Science, vol. 3809, pp. 557-566, 2005.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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