도움말

3차원 손 모델링 기반의 실시간 손 포즈 추적 및 손가락 동작 인식

Real-Time Hand Pose Tracking and Finger Action Recognition Based on 3D Hand Modeling
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제12호, 2008.12, 780-788 (9 pages)
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 720건
피인용수 : 5건
분야내 활용도 : 4%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일 카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다.
은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적용한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다.

Modeling hand poses and tracking its movement are one of the challenging problems in computer vision. There are two typical approaches for the reconstruction of hand poses in 3D, depending on the number of cameras from which images are captured. One is to capture images from multiple cameras or a stereo camera. The other is to capture images from a single camera. The former approach is relatively limited, because of the environmental constraints for setting up multiple cameras. In this paper we propose a method of reconstructing 3D hand poses from a 2D input image sequence captured from a single camera by means of Belief Propagation in a graphical model and recognizing a finger clicking motion using a hidden Markov model.
We define a graphical model with hidden nodes representing joints of a hand, and observable nodes with the features extracted from a 2D input image sequence. To track hand poses in 3D, we use a Belief Propagation algorithm, which provides a robust and unified framework for inference in a graphical model. From the estimated 3D hand pose we extract the information for each finger's motion, which is then fed into a hidden Markov model. To recognize natural finger actions, we consider the movements of all the fingers to recognize a single finger's action. We applied the proposed method to a virtual keypad system and the result showed a high recognition rate of 94.66% with 300 test data.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 3차원 손 모델링 및 손가락 동작 인식
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론 및 향후 연구
참고문헌
키워드
인용된 논문 (5)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

제 1 저자의 다른 논문 (20)

석흥일 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
권호 내 다른 논문 (10)

정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제12호 의 상세정보를 확인해 보세요.

추천 논문 (10)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 성균관대학교 39
2 연세대학교 39
3 고려대학교 37

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동