[논문]영상 처리 기반의 가위 바위 보 게임 로봇

안호석; 사인규; 백영민; 안윤석; 최진영

문제 정의

본 논문에서는 가위 바위 보의 손동작을 인식할 수 있는 알고리즘을 소개하고, 기어 구조 기반의 로봇 손가락을 설계 및 구현하였다. 이 두 가지를 이용하여 로봇과 사람이 가위 바위 보 게임을 할 수 있는 시스템을 소개한다.
본 논문에서는 손 인식 알고리즘 중 가위 바위 보를 인식하는 알고리즘을 소개했다. 영상을 받아서 스킨 컬러를 이용하여 손 영역을 추출하고, 이이 미지에서 노이즈를 제거하고 영역을 구분했다.

제안 방법

추출하는 방법은 스킨 컬러를 이용하는 방법이다. RGB, HSV, YCbCr의 컬러 체계를 이용할 수 있는데 본 논문에서는 빛에 둔감한 HSV 컬러 체계를 이용하여 손의 영역을 추출해낸다. 모폴로지 알고리즘(Erosion or Dilation)을 사용하여 노이즈를 제거한 후, 라벨링을 사용하여 영역을 구분한다.
가위 바위 보 게임을 위하여 로봇이 손동작을 표현할 수 있도록 손가락이 네 개인 손을 설계 및 구현했다. 이 때, 기존의 와이어 동력 방식이 아닌 모터와 기어를 이용한 동력 전달 구조를 기반으로 손가락을 설계했다.
그 다음 굴곡이 심하게 일어나는 지점인 오목 점들을 구하고, 볼록 외곽선을 이은 선들과 오목 점들을 수직으로 이어 그 길이를 잰다. 이를 통해 깊이에 따라 손가락이 펴져 있는지 아닌지 판단할 수 있다.
모폴로지 알고리즘(Erosion or Dilation)을 사용하여 노이즈를 제거한 후, 라벨링을 사용하여 영역을 구분한다. 그 다음, 구분된 영역을 분석하여 손 모양만을 따로 추출해낸다, 최종적으로 추출된 손 모양의 특징점들을 분석하여 어떤 모양인지 구별해낸다. 영역의 무게 중심을 얻은 후 일정한 크기의 원을 그려 손가락의 유무를 판단하거나 손가락 사이의 굴곡을 분석해 손 모양을 판별한다.
손가락은 독립적으로 구동될 수 있기 때문에 가위 바위 보를 표현할 수 있었다. 그리고 두 시스템을 통합하기 위하여 Heterogeneous Reconfigurable Modular Architecture를 기반으로 시스템을 구현하였다. 이 시스템과 음성 인식 시스템을 통합하여 사람과 로봇이 가위 바위 보 게임을 할 수 있었으며, 로봇은 영상 인식을 통해 로봇이 이겼는지 졌는지를 판단할 수 있다.
그리고 손의 특징점을 추출하고, 굴곡을 이용한 분석을 통해 손의 모양을 인식했다. 그리고 사람과 로봇이 가위 바위 보 게임을 하기 위하여 기어 구조 기반의 로봇 손을 설계 및 구현했다. 기존의 와이어 동력 전달 방식 대신 작은 손을 설계하기 위하여 기어 구조를 기반으로 설계하였다, 그리고 세 개의 모터를 사용한 하나의 엄지 손가락과 두 개의 모터를 사용한 세 개의 나머지 손가락 등 모두 네 개의 손가락을 이용하여 손을 구현하였다.
영상을 받아서 스킨 컬러를 이용하여 손 영역을 추출하고, 이이 미지에서 노이즈를 제거하고 영역을 구분했다. 그리고 손의 특징점을 추출하고, 굴곡을 이용한 분석을 통해 손의 모양을 인식했다. 그리고 사람과 로봇이 가위 바위 보 게임을 하기 위하여 기어 구조 기반의 로봇 손을 설계 및 구현했다.
이를 위하여 모폴로지 알고리즘을 사용한다. 그리고 추출된 영상에 라벨링 알고리즘을 적용시켜 영역을 구분한다
그리고 사람과 로봇이 가위 바위 보 게임을 하기 위하여 기어 구조 기반의 로봇 손을 설계 및 구현했다. 기존의 와이어 동력 전달 방식 대신 작은 손을 설계하기 위하여 기어 구조를 기반으로 설계하였다, 그리고 세 개의 모터를 사용한 하나의 엄지 손가락과 두 개의 모터를 사용한 세 개의 나머지 손가락 등 모두 네 개의 손가락을 이용하여 손을 구현하였다. 손가락은 독립적으로 구동될 수 있기 때문에 가위 바위 보를 표현할 수 있었다.
RGB, HSV, YCbCr의 컬러 체계를 이용할 수 있는데 본 논문에서는 빛에 둔감한 HSV 컬러 체계를 이용하여 손의 영역을 추출해낸다. 모폴로지 알고리즘(Erosion or Dilation)을 사용하여 노이즈를 제거한 후, 라벨링을 사용하여 영역을 구분한다. 그 다음, 구분된 영역을 분석하여 손 모양만을 따로 추출해낸다, 최종적으로 추출된 손 모양의 특징점들을 분석하여 어떤 모양인지 구별해낸다.
본 논문에서는 손 인식 알고리즘 중 가위 바위 보를 인식하는 알고리즘을 소개했다. 영상을 받아서 스킨 컬러를 이용하여 손 영역을 추출하고, 이이 미지에서 노이즈를 제거하고 영역을 구분했다. 그리고 손의 특징점을 추출하고, 굴곡을 이용한 분석을 통해 손의 모양을 인식했다.
그 다음, 구분된 영역을 분석하여 손 모양만을 따로 추출해낸다, 최종적으로 추출된 손 모양의 특징점들을 분석하여 어떤 모양인지 구별해낸다. 영역의 무게 중심을 얻은 후 일정한 크기의 원을 그려 손가락의 유무를 판단하거나 손가락 사이의 굴곡을 분석해 손 모양을 판별한다.
기어 구조 기반의 로봇 손가락을 설계 및 구현하였다. 이 두 가지를 이용하여 로봇과 사람이 가위 바위 보 게임을 할 수 있는 시스템을 소개한다. 2장에서는 손동작 인식 시스템을 설명하고, 3장에서는 기어 구조기반의 로봇 손을 소개한다.
네 개인 손을 설계 및 구현했다. 이 때, 기존의 와이어 동력 방식이 아닌 모터와 기어를 이용한 동력 전달 구조를 기반으로 손가락을 설계했다. 그리고 각각의 손가락이 독립적으로 제어될 수 있기 때문에 가위 바위 보의 손동작을 표현할 수 있다.

이론/모형

설계한 손과 2장에서 설명한 영상 처리 엔진은 통합을 위하여 Heterogeneous Reconfigurable Modular Architecturee]를 기반으로 구현했다. 그리고 그림 9와 같이 가위 바위 보를 표현할 수 있다.
손 모양을 추출하기 위하여 HSV 컬러 체계를 이용한다. HSV는 다른 컬러 체계와는 달리 빛의 영향을 덜 받기 때문에 스킨 컬러 추출에 매우 적합하다.
손의 특징점을 잡기 위해서는 이러한 잡음을 제거할 필요가 있다. 이를 위하여 모폴로지 알고리즘을 사용한다. 그리고 추출된 영상에 라벨링 알고리즘을 적용시켜 영역을 구분한다

성능/효과

또한 장비 착용 시 불편함을 느낄 수 있고, 장비가 고가일 수 있다는 점 등의 제약 조건이 따른다. 두 번째 방법으로 영상 처리 방법은 착용해야 하는 장비가 없으므로 손의 운동 범위에 제한이 없어 보다 자연스러운 동작이 가능하다. 하지만 영상만 이용하기 때문에 손이 움직이면서 발생되는 그림자 처리 문제나 주위 환경에 따른 입력 영상의 변화로 인식률의 변동이 드다는 단점이 있다.
그리고 두 시스템을 통합하기 위하여 Heterogeneous Reconfigurable Modular Architecture를 기반으로 시스템을 구현하였다. 이 시스템과 음성 인식 시스템을 통합하여 사람과 로봇이 가위 바위 보 게임을 할 수 있었으며, 로봇은 영상 인식을 통해 로봇이 이겼는지 졌는지를 판단할 수 있다. 앞으로 세 가지 손 모양 인식이 아닌 수화 인식 알고리즘을 연구할 계획이다.

후속연구

이 시스템과 음성 인식 시스템을 통합하여 사람과 로봇이 가위 바위 보 게임을 할 수 있었으며, 로봇은 영상 인식을 통해 로봇이 이겼는지 졌는지를 판단할 수 있다. 앞으로 세 가지 손 모양 인식이 아닌 수화 인식 알고리즘을 연구할 계획이다.

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