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증강현실의 3D 객체 조작을 위한 핸드-제스쳐 인터페이스 구현
Implementation of Hand-Gesture Interface to manipulate a 3D Object of Augmented Reality 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.16 no.4, 2016년, pp.117 - 123  

장명수 (상지대학교 컴퓨터정보공학부) ,  이우범 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 사용자의 손가락 제스쳐를 인식하여 증강현실(Augmented Reality) 환경에서 3D 객체를 조작하기 위한 핸드-제스쳐 인터페이스를 구현한다. 구현된 핸드-제스쳐 인터페이스는 입력된 실 영상으로부터 손 영역을 추출하고, 사용자의 핸드 제스쳐에 의한 핸드 마커에 의해서 증강 객체를 생성한다. 그리고 사용자 제스쳐에 상응하는 3D 객체 조작은 손 영역의 면적 비율, 손가락 개수, 손 영역 중심점의 변화 등의 상관 관계를 분석하여 수행한다. 구현된 증강현실 3D 객체 조작 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 OpenGL로 3D 객체를 제작하고, OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 핸드 마커 및 제스쳐 인식의 모든 처리 과정을 구현하였다. 그 결과, 각 사용자 핸드-제스쳐 명령-모드별 평균 인식률이 90%이상으로 성공적인 인터페이스 기능을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A hand-gesture interface to manipulate a 3D object of augmented reality is implemented by recognizing the user hand-gesture in this paper. Proposed method extracts the hand region from real image, and creates augmented object by hand marker recognized user hand-gesture. Also, 3D object manipulation ...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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문제 정의

  • 그러나 지금까지의 증강현실은 단순히 마커를 인식하여 해당하는 증강된 가상의 객체를 가시화하여 보여주는 것이 대부분으로 사용자와의 인터페이스에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 핸드-제스쳐를 인식하여 증강현실 환경에서 3D 객체를 생성하고 조작하는 인터페이스를 구현한다.
  • 그러나 YCbCr 컬러모델로부터의 영상은 손 영역의 축소와 함께 주변의 많은 영역에서의 잡음 감소의 효과를 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 손 영역 전체보다는 단서 영역의 획득만을 목적으로 YCbCr 컬러모델의 결과를 이용하여 손 영역 이외의 잡음 제거를 수행한다.
  • 본 논문에서는 증강현실 환경에서 3D 객체 조작을 위한 핸드-제스쳐 인터페이스를 구현하였다. 구현된 핸드-제스쳐 인터페이스는 핸드 마커를 이용하여 별도의 마커 인식 과정이 불필요하며, 실시간으로 변화하는 사용자 제스쳐의 위치, 크기, 실제 손 영역 점유 비율 변화과 손가락 개수를 인식 특징으로 사용하였다.

가설 설정

  • 그림 4는 핸드-제스쳐 형태에 따른 실제 손 영역 비율 HAR( · )의 차이를 나타내는 그림으로서 본 논문에서 사용되는 사용자 명령어인 손가락을 다 오므린 주먹모양(a)와 손가락을 전부 핀 모양 (b)의 손 영역 비율이 다름을 예상할 수 있다.
  • 는 3D 객체가 생성되어진 상태에서 3D 객체가 손 중심의 위쪽을 따라 이동하는 상태로서 손가락의 개수가 한 개일 때의 상태를 나타내며 (c)에서 (d)까지 객체가 이동한다. 또한 손가락의 개수가 한 개가 아니라면 3D객체는 그 자리에 멈추며 사용자의 명령을 기다린다.
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참고문헌 (11)

  1. M. S. Jang and W. B. Lee, "Implementation of Hand-Gesture Interface for the Character Manipulation in the Augmented Reality", Proceedings of the Institute of Signal Processing and Systems Summer Conference, Vol. 14(1), pp. 73-74, 2013. 

  2. M. H. Kim, et al. "Trends on 5G Communications", Information and communications magazine, Vol. 32(09-1), pp. 46-54, 2015. 

  3. M. S. Jang and W. B. Lee, "Implement of Finger-Gesture Remote Controller using the Moving Direction Recognition of Single Shape", The Journal of The IIBC, Vol. 13(4), pp. 91-97, Aug. 2013. 

  4. R. M. Haralick, et al, "Image analysis using mathematical morphology", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 9(4), pp. 532-550, 1987. 

  5. Intel. Open source computer vision library: Reference manual. 

  6. R. Z. Khan and N. A. Ibraheem, "Survey on Gesture Recognition for Hand Image Posture", Computer and Information Science Vol. 5(3), pp. 110-121, 2012. 

  7. S. Mitra and T. Acharya, "Gesture Recognition: A Survey", IEEE Trans. on SMC Vol. 37(3), pp. 311-324, 2007. 

  8. Hasan, M. M., Mishra, P. K. "Brightness factor matching for gesture recognition system using scaled normalization", International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT), pp.35-46, 2011. 

  9. G. Bradski and A. Kaehler, "Learning OpenCV", O'REILLY, pp.176-180, 2008. 

  10. G. R. S. Murthy and R. S. Jadon, "A Review of Vision based Hand Gestures Recognition", International Journal of Info. Tech. and Knowl. Mang. Vol. 2(2), pp. 405-410, 2009. 

  11. X. Shen, etc., "Dynamic hand gesture recognition: An exemplar-based approach from motion divergence fields", Image and Vision Computing 30, pp. 227-235, 2012. 

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