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문제 정의
- 한편, 음성 인식이 충분히 기능을 할 수 있는 상황에서 호출자 인식은 음성 인식과 더불어 보다 정확히 무의미한 행위를 구분해 내 줄 수 있겠다. 본 논문에서는 누워있는 자세에서 호출행위에 대한 실험을 시도했다. 그러나 현재까지 개발된 얼굴 추출 프로그램은 얼굴이 옆으로 눕혀 있는 상황에서는 추출이 어렵기 때문에 이는 추후 작업으로 남겨두었다.
- 즉, 이웃 해 있는 사람의 호출 행위로 오인되거나 혹은 이웃 해 있는 사람의 움직임 일 수 있다는 위험 요소가 존재한다. 본 논문은 이러한 위험 요소를 줄이기 위해 손의 움직임인지 사람의 움직임인지를 확인하고 또한 호출 행위를 하는 손이 누구의 손인가를 확인하도록 하였다.
- 본 논문에서는 얼굴 추출을 위하여 OpenCV 에서 제공하는 얼굴 추출 알고리즘을 이용하였다. 이 알고리즘은 사람 여부에 대한 중요한 정보를 제공 해 주지만 정면 얼굴에서만 적용되며 한 프레임 당 많은 계산량을 요하기 때문에 본 논문은 얼굴 추출 알고리즘을 가능한 적게 사용하면서 호출자를 인지할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, 먼저 추출된 사람들의 얼굴 정보와 함께 상반신의 옷 색상 정보를 모델링하여 이를 추적하도록 하였다(그림 2).
가설 설정
- 2) 호출 손짓은 어깨선, 머리 혹은 그 위쪽에서 일어나게 된다.
- 3) 호출 손짓은 가까운 거리 뿐만이 아니라먼 거리에서 볼 수 있는 움직임이다.
- 호출자 식별의 중요한 가치는 복잡한 상황에서도 용이하게 식별 가능한 행위라는 것이다. 본 논문은 여러 가지의 상황을 가정하여 실험을 해보았다. 그림 4.
- 본 논문은 호출 행위는 복잡하고 다양한 환경에서도 인지 가능하다는 가정에 기반 한다. 즉, 제안된 호출자 인식 알고리즘은 복수의 사람이 존재하며 호출 행위가 일어나는 상황이 다양 – 서있음, 앉아있음, 누워있음- 할 수 있음을 알고 이 가운데 한 명의 호출자를 추출할 수 있다.
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