관절 기반의 모델을 활용한 강인한 손 영역 추출Robust Hand Region Extraction Using a Joint-based Model
- Other Titles
- Robust Hand Region Extraction Using a Joint-based Model
- Authors
- 장석우; 김설호; 김계영
- Issue Date
- Sep-2019
- Publisher
- 한국산학기술학회
- Keywords
- Hand Region; Model; Point Cloud; Binarization; Depth Image; Preprocessing
- Citation
- 한국산학기술학회논문지, v.20, no.9, pp.525 - 531
- Journal Title
- 한국산학기술학회논문지
- Volume
- 20
- Number
- 9
- Start Page
- 525
- End Page
- 531
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/35178
- DOI
- 10.5762/KAIS.2019.20.9.525
- ISSN
- 1975-4701
- Abstract
- 인간과 컴퓨터 사이의 보다 자연스러운 상호적인 인터페이스를 효과적으로 구현하기 위해서 사람의 제스처를 활용하려는 노력이 최근 들어 지속적으로 시도되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 깊이 영상을 받아들여서 손 모델을 정의하고, 정의된 손 모델을 기반으로 사람의 손 영역을 강인하게 추출하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 알고리즘에서는 먼저 21개의 관절을 사용하여 손 모델을 정의한다. 본 논문에서 정의한 손 모델은 6개의 손바닥 관절을 포함하는 손바닥 모델과 15개의 손가락 관절을 포함하는 손가락 모델로 구성된다. 그런 다음, 입력되는 3차원의 깊이 영상을 적응적으로 이진화함으로써, 배경과 같은 비관심 영역들은 제외하고, 관심 영역인 사람의 손 영역만을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 제시된 알고리즘이 연속적으로 입력되는 깊이 영상으로부터 배경과 같은 영역들은 제외하고 사람의 손 영역만을 기존의 알고리즘에 비해 약 2.4% 보다 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 손 영역 추출 알고리즘은 제스처 인식, 가상현실 구현, 3차원 운동 게임, 수화 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 및 영상 처리와 관련된 여러 가지의 실제적인 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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