초록

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본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.

AI 본문요약

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가설 설정

• 하기 위한 많은 계산량이 필요하므로 고성능의 하드웨어가 필요하다는 단점이 있다. 2차원 정보를 이용하는 방법들은 사람의 피부색의 컬러분포를 사전 학습 과정에서 계산하여 입력 영상 내 해당 피부 컬러분포에 해당되는 영역만을 추출하는 방법올 적용하였으나 대부분 단일 배경이거나 조명 변화가 거의 없다고 가정하였다,
• 이 방법은 간단하고 빠르게 RGB공간 안에서 살색을 추츨할 수 있다. RGB 데이터의 영상이 입력되면 살색은 RED 값이 다른 GREEN이나 BLUE보다 크다고 가정했다. 식 1과 같이 피부색에 해당하는 부분은 그 픽셀을 1로 세팅하여주고 이 이외에 해당하는 픽셀의 위치에서는 살색이 아닌 영역으로 판정하여 0의 값으로 세팅을 하게 된다.

제안 방법

• 매우 정확한 칼라필터라도 영상에서 손만을 추출하기는 쉽지 않다. 그림 2에서 보는 바와 같이 얼굴과 손에서 손만을 추출하기 위해서는 본 논문에서는 효율적인 방범을 사용했다.
• 우리가 구현한 시스템은 수행 속도가 빠르고 복잡한 배경에서 안정적으로 손형상올 추출하여 인식한다. 또한 PC와 USB 카메라로 구현되므로, 일반 사용자들도 쉽게 사용할 수 있는 저비 용 시스템을 구축하였다.
• 본 논문에서는 손의 형상 변화로 인한 손영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경으로부터 손영역을 추출한 후 화소 간의 휘도 경도를 구해에지 방향성 히스토그램을 만들고 이히스토 그램을 평활화하여 얻어진 특징벡터를 형상 구분의 척도로 사용하였다. 본 논문에서 이 알고리즘을 이용하여 실시간 손형상을 윈도우 플레이어 제어를 위한 명령으로 사용하였다. 우리가 구현한 시스템은 수행 속도가 빠르고 복잡한 배경에서 안정적으로 손형상올 추출하여 인식한다.
• 본 논문에서는 손의 형상 변화로 인한 손영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경으로부터 손영역을 추출한 후 화소 간의 휘도 경도를 구해에지 방향성 히스토그램을 만들고 이히스토 그램을 평활화하여 얻어진 특징벡터를 형상 구분의 척도로 사용하였다. 본 논문에서 이 알고리즘을 이용하여 실시간 손형상을 윈도우 플레이어 제어를 위한 명령으로 사용하였다.
• 본 논문에서는 실시간으로 손형상을 인식하기 위해 우리는 간단하고 빠른 알고리즘에 지 방향성 히스토그램)을 선택했다.
• 본 연구에서는 피부색의 컬러분포를 이용한 손영역 추출과에 지 방향성 히스토그램 알고리즘을 이용하여 손형상을 인식하여 윈도우 플레이어 제어에 적용하여 구현했다. 제안된 알고리즘의 전체 구성도를 그림 1에 나타내었다.
• 우리의 방법은 칼라필터가 적용되고 남아있는 픽셀들의 대부분이 얼굴이나 손에 속해 있기 때문에 횡좌표 X축으로 살색픽셀들의 수를 계산한다. 두 영역에서 손만을 분리한다.
• 임계치로 얻어진 에지영상을 16단계의 방향으로 에 지 방향성 히스토그램을 생성한다.(식 3)
• 따라서 실제로 에지가 아닌 부분에서도 에지값을 갖게 되므로 특정 픽셀이에 지인지 아닌지를 판멸하는 과정이 필요하다. 특정 픽셀이에 지인지 아닌지를 판별하기 위해서 임계치에 따라 에지로 판정된 픽셀만을 대상으로 에 지 방향성 히스토그램을 생성한다. 각 임계치별에 지영상은 그림 3와 같다.

대상 데이터

• 실험은 범용 USB 카메라(초당 30프레임)를 장착한 펜티엄 41.2M니z 메모리 256MB를 가진 PC에서 수행하였으며, 프로그램은 Visual Ci사용하여 구현하였다. 윈도우 플레이어를 제어하기 위해서 사용한 영상은 6가지의 의미를 부여한 손형상을 사용하였다.
• 2M니z 메모리 256MB를 가진 PC에서 수행하였으며, 프로그램은 Visual Ci사용하여 구현하였다. 윈도우 플레이어를 제어하기 위해서 사용한 영상은 6가지의 의미를 부여한 손형상을 사용하였다. 각 영상의 크기는 640*480 사이즈를 실시간을 제어한다.

성능/효과

• 본 논문에서 제안한 컬러 정보를 이용한 실시간 손형상 인식을 이용한 윈도우 플레이어 제어는 수행 속도가 매우 빠르며 조명 변화와 복잡한 배경에 무관하게 안정적으로 손영역을 검출 및 인식할 수 있어서 원활한 윈도우 플레이어 제어가 가능하였다. 그러나 단지 영상의 컬러 정보만을 이용하기 때문에 배경에 살색 영역이 많이 포함되거나 얼굴과 손이 겹쳐서 나타날 경우 손을 잘 찾지 못하는 경우가 발생하였고, 손의 방향이 많이 틀어진 경우 그 손 형상을 다른 손형상으로 인식하는 오류를 범하기도 하였다.

후속연구

• 그러나 단지 영상의 컬러 정보만을 이용하기 때문에 배경에 살색 영역이 많이 포함되거나 얼굴과 손이 겹쳐서 나타날 경우 손을 잘 찾지 못하는 경우가 발생하였고, 손의 방향이 많이 틀어진 경우 그 손 형상을 다른 손형상으로 인식하는 오류를 범하기도 하였다. 향후 실시간 손형상을 보다 정확하고 안정적인 인식을 위해서는 손방향의 변화를 해결할 수 있는 연구가 계속 수행되어져야 한다.

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이 논문을 인용한 문헌

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