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문제 정의
- 본 논문에서는 웨어러블 기기의 제어 및 미디어 소비 제어를 위한 손 제스처 검출 및 인식 기법을 제시한다. 제시된 기법은 스테레오 영상으로부터 깊이 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하여 이를 베지어(Bezier) 곡선으로 표현하고, 표현된 손 윤곽선으로부터 손가락 수 등의 특징을 바탕으로 제스처를 인식한다.
- 본 논문은 IoMTW 에서 제스처 기반의 스마트 글라스 응용을 위한 손 제스처검출과 Bezier 곡선을 이용한 손 윤곽선을 표현하고 인식하는 기법 제시하였다. 실험결과를 통하여 제시된 기법이 손 제스처를 효과적으로 인식하고 표현함으로써 스마트 글라스 등의 웨어러블 응용에 활용될 수 있음을 확인하였다.
가설 설정
- 본 논문에서는 제스처 검출과 제스처 인식이 별도의 PU 에서 수행되는 것을 가정한다. 이는 1) 검출된 손 모양 또는 움직임 경로가 주어진 응용에 따라서 다양한 형태의 제스처 명령으로 인식될 수 있는 경우와 2) PU 의 계산 성능이 검출과 인식을 모두 수행하기에 충분하지 않은 경우를 고려한 것이다[4], [5].
- 우선, 복원된 손의 윤곽선에서 손의 중심점을 정확하게 찾기 위해서는 손목을 검출해야 할 필요성이 있다. 그림 5 과 같이, 팔에서 손의 방향으로 각 픽셀의 개수를 세면 대부분 손목을 지나 손이 시작되는 부분에서 픽셀의 개수가 증가하는 특징을 가지는데 이를 이용하여 픽셀의 수가 일정 간격에서 임계값 이상으로 증가하는 부분을 손목이라고 가정하여 손목을 분리한다. 손목을 분리한 손 영역에 대해서 중심점 좌표를 얻어낸다.
- 스마트 글라스에 장착된 스테레오 카메라를 통하여 입력된 스테레오 영상은 PU 로 전달되어 손 제스처 검출 및 인식이 이루어진다. 본 논문에서는 제스처 검출과 제스처 인식이 별도의 PU 에서 수행되는 것을 가정한다. 이는 1) 검출된 손 모양 또는 움직임 경로가 주어진 응용에 따라서 다양한 형태의 제스처 명령으로 인식될 수 있는 경우와 2) PU 의 계산 성능이 검출과 인식을 모두 수행하기에 충분하지 않은 경우를 고려한 것이다[4], [5].
- 그림 2 와 같이 스테레오 카메라로 들어온 좌, 우 영상을 스테레오 매칭하여 깊이(Depth) 영상을 획득한 한다. 스마트 글라스의 특성상 사용자의 손은 카메라로부터 특정한 거리(30cm~50cm)에 떨어져 있다고 가정하고 깊이 영상으로부터 손 영역을 분리해낸다. 깊이 영상으로부터 얻은 손 영역에 대한 컬러 영상에 임계값을 적용하여 보다 정확한 손의 영역을 얻어내고 잡음 제거를 위해 모폴로지 (Morphology)연산을 수행한다.
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