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    Hand Gesture Interface Using Mobile Camera Devices

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    λ³Έ λ…Όλ¬Έμ—μ„œλŠ” 슀마트 폰, PDA와 같은 λͺ¨λ°”일 μž₯μΉ˜μ— μžˆλŠ” 카메라 κΈ°κΈ°λ₯Ό μ΄μš©ν•œ μ†λ™μž‘ 제슀처 μΈν„°νŽ˜μ΄μŠ€λ₯Ό μœ„ν•œ 손 μ›€μ§μž„ 좔적 방법을 μ œμ•ˆν•˜κ³  이λ₯Ό λ°”νƒ•μœΌλ‘œ ν•œ 손 제슀처 인식 μ‹œμŠ€ν…œμ„ κ°œλ°œν•œλ‹€. μ‚¬μš©μžμ˜ μ†λ™μž‘μ— 따라 카메라가 μ›€μ§μž„μœΌλ‘œμ¨, μ „μ—­ optical flowκ°€ λ°œμƒν•˜λ©°, 이에 λŒ€ν•œ μš°μ„Έν•œ λ°©ν–₯ 성뢄에 λŒ€ν•œ μ›€μ§μž„λ§Œ κ³ λ €ν•¨μœΌλ‘œμ¨, λ…Έμ΄μ¦ˆμ— κ°•μΈν•œ μ†μ›€μ§μž„ 좔정이 κ°€λŠ₯ν•˜λ‹€. λ˜ν•œ μΆ”μ •λœ 손 μ›€μ§μž„μ„ λ°”νƒ•μœΌλ‘œ 속도 및 가속도 성뢄을 κ³„μ‚°ν•˜μ—¬ λ™μž‘μœ„μƒμ„ κ΅¬λΆ„ν•˜κ³ , λ™μž‘μƒνƒœλ₯Ό μΈμ‹ν•˜μ—¬ 연속적인 제슀처λ₯Ό κ°œλ³„μ œμŠ€μ²˜λ‘œ κ΅¬λΆ„ν•œλ‹€. 제슀처 인식을 μœ„ν•˜μ—¬, μ›€μ§μž„ μƒνƒœμ—μ„œμ˜ νŠΉμ§•λ“€μ„ μΆ”μΆœν•˜μ—¬, λ™μž‘μ΄ λλ‚˜λŠ” μ‹œμ μ—μ„œ νŠΉμ§•λ“€μ— λŒ€ν•œ 뢄석을 ν†΅ν•˜μ—¬ λ™μž‘μ„ μΈμ‹ν•œλ‹€. μΆ”μΆœλœ νŠΉμ§•μ μ„ λ°”νƒ•μœΌλ‘œ 제슀처λ₯Ό μΈμ‹ν•˜κΈ° μœ„ν•˜μ—¬ SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), λ² μ΄μ‹œμ•ˆ 인식기λ₯Ό μ‚¬μš©ν–ˆμœΌλ©°, 14개 μ œμŠ€μ²˜μ— λŒ€ν•œ 인식λ₯ μ€ 82%에 이λ₯Έλ‹€.2
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