[논문]윤곽선 특징점 기반 형태 유사도를 이용한 손동작 인식

이홍렬; 최창; 김판구

윤곽선 특징점 기반 형태 유사도를 이용한 손동작 인식
Hand Gesture Recognition Using Shape Similarity Based On Feature Points Of Contour 원문보기

이홍렬 (조선대학교 컴퓨터공학과) , 최창 (조선대학교 컴퓨터공학과) , 김판구 (조선대학교 컴퓨터공학과)

본 논문은 손동작 인식을 위한 형태 유사도 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 획득과 유사도 측정 단계로 나눈다. 손 영역 획득은 YCbCr 칼라 공간을 이용하여 손 영역을 추출하며, filter와 Histogram분석을 통하여 노이즈를 제거한다. 그리고 손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다. 파악된 특징점으로부터 형태 유사도 값을 측정한 후, 이를 손동작을 인식하는데 활용한다.

This paper proposes hand gesture recognition using shape similarity method. For this, we require two steps which are aquisition of Hand area and similarity evaluation. First step is extracting hand area using YCbCr color spare. Then eliminate noise through filter and analyzing histogram. For doing this, we ran measure similarity of hand gesture by applying TSR after getting contour. Finally, we utilize shape similarity for recognizing of hand gesture.

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문제 정의

이를 위해, 본 논문에서는 추출된 손 형태의특징 추출에 적합한 형태 유사도 측정방법을 제안하고, 이를 활용하여 손동작 인식 시스템을 구현하였다. 손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다.
스킨 영역을 추출한다. 추출된 스킨 영역은많은 노이즈와 왜곡 현상을 포함하고 있으므로, 이를 보정하기 위한 작업을 수행한다. 다음으로보정된 손동작 이미지에 대해 윤곽선을 추출한후, TSR 알고리즘을 적용하여 손동작의 유사성을측정하였다.

제안 방법

추출된 스킨 영역은많은 노이즈와 왜곡 현상을 포함하고 있으므로, 이를 보정하기 위한 작업을 수행한다. 다음으로보정된 손동작 이미지에 대해 윤곽선을 추출한후, TSR 알고리즘을 적용하여 손동작의 유사성을측정하였다. 파악된 특징점으로부터 형태 유사도값을 측정한 후, 이를 손동작을 인식하는데 활용한다.
손 영역 획득을 위해서 본 논문에서는 세 단계 전처리 과정을 거치는데, 첫 번째로, Skin 영역을 추출하기 위해 RGB 컬러 공간을 YCbCr 칼라 공간좌표로 변경시켰으며, 두 번째로, 컬러 분포가 상대적으로 낮은 픽셀을 제거하기 위하여 Median필터와 Histogram 분석법을 활용하였다. 또한 효과적인 손동작 인식을 위하여 손목이 포함 되어있을 경우 이를 제거하였다.
먼저, 입력받은 동영상에서 프레임 이미지를추출한 후, 이를 CMYK 컬러 공간으로 변환하여손의 스킨 영역을 추출한다. 추출된 스킨 영역은많은 노이즈와 왜곡 현상을 포함하고 있으므로, 이를 보정하기 위한 작업을 수행한다.
따라서 각프레임은 의미적인 손동작을 파악하는데 중요한역할을 한다고 할 수 있다. 손 영역 획득을 위해서 본 논문에서는 세 단계 전처리 과정을 거치는데, 첫 번째로, Skin 영역을 추출하기 위해 RGB 컬러 공간을 YCbCr 칼라 공간좌표로 변경시켰으며, 두 번째로, 컬러 분포가 상대적으로 낮은 픽셀을 제거하기 위하여 Median필터와 Histogram 분석법을 활용하였다. 또한 효과적인 손동작 인식을 위하여 손목이 포함 되어있을 경우 이를 제거하였다.
손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다. 파악된 특징점으로부터 형태 유사도 값을 측정한후, 이를 손동작을 인식하는데 활용한다.
이를 위해, 본 논문에서는 추출된 손 형태의특징 추출에 적합한 형태 유사도 측정방법을 제안하고, 이를 활용하여 손동작 인식 시스템을 구현하였다. 손 형태 유사도 측정은 윤곽선을 추출한 후 인접 간선들 사이의 거리와 각도 관계로 TSR을 적용하여 손동작의 유사성을 측정하였다.
이를 제거하기 위하여 Gray영상으로 변환한 뒤 Histogram 분포 중 일정 비율 이하인 픽셀의 컬러 값을 배경색(검정)으로 교환한다.(표 2)

대상 데이터

본 실험은 Visual C++ 개발도구와 Intel library 인 OpenCV를 사용하였다. Open。% 연구용으 로 많이 사용되어 지며, 많은 그래픽 라이브러리 를 포함하고 있어, 원하는 연산을 빠른 시간에 적용하여 결과를 알아 볼 수 있다.

이론/모형

본 논문에서는 인식된 손동작의 유사도를 측정하기 위해 TSR(Tangent Space Representation) 방법[3]을 적용한다. TSRe 주로 2, 3차원 객체의형태(shape)에 대한 유사도를 측정할 때 많이 사용된 방법으로, 이를 이용하여 동영상 내 손의 윤곽선을 고려한 유사성 측정이 가능하며, 면적을통하여 유사도를 구할 수 있다.

성능/효과

CMYK 칼라공간은 조명 변화에 덜 민감하게 반응한다. 또한 G” G의 범위를 설정하여 [표 1]의 조건 하에서 테스트해 본결과에서 비교적 좋은 인식성능을 보였다. 주변환경의 컬러도 중요한 요소이디.

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