표제지
목차
요약 9
제1장 서론 10
1.1. 연구 배경 10
1.2. 연구 목적 13
제2장 관련 연구 14
2.1. 비전 기반 손추적 기법 16
2.1.1. 차동분석방법 16
2.1.2. Optical Flow 방법 17
2.1.3. 스킨칼라모델 방법 20
2.1.4. Mean Shift 방법 21
2.1.5. CAM Shift 방법 22
2.2. 비전 기반 손모양 인식 기법 25
2.2.1. 템플릿매칭(Template Matching) 25
2.2.2. 인공신경망 27
2.2.3. 은닉마크로프모델(Hidden Malkov Model) 28
제3장 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식시스템 30
3.1. 시스템구성 32
3.2. 전처리 모듈 34
3.2.1. 영상의 이진화 35
3.2.2. 가이드라인 생성 및 손 영역 검출 35
3.2.3. 노이즈 제거 39
3.2.4. 손가락 끝점 검출 41
3.3. 손추적 모듈 44
3.3.1. 기존의 차동분석방법과 스킨칼라모델방법의 문제점 45
3.3.2. 이동 영역 검출 (제안하는 손추적 방법) 46
3.4. 손모양 검출 모듈 49
3.5. 동적 손동작 인식 50
3.5.1. Start/Stop Image 50
3.5.2. 인식 과정 손추적 50
제4장 성능평가 51
4.1. 실험 환경 53
4.2. 실험 과정 54
4.3. 실험 결과 및 분석 55
4.3.1. 추적 모듈 실험 결과 및 분석 55
4.3.2. 손 검출 모듈 실험 결과 및 분석 59
4.3.3. 동적 손동작 인식 시스템 실험 결과 및 분석 63
제5장 결론 및 향후 과제 70
참고문헌 72
Abstract 75
감사의 글 77
표 2.1. 잘 알려진 인공신경망 알고리즘의 종류 27
표 4.1. 실험영상 (추적, 검출) 51
표 4.2. 실험영상(동적 손동작 인식) 52
표 4.3. 실험 프로그램 63
그림 2.1. Mean Shift 방법을 이용한 물체의 중심점 추적 22
그림 2.2. CAM Shift 알고리즘 23
그림 3.1. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식시스템 구성 32
그림 3.2. 전처리 모듈의 구성 34
그림 3.3. 생성된 가이드라인 35
그림 3.4. 트랙바를 이용한 피부색 범위 검출 37
그림 3.5. 피부색을 이용한 손 영역 검출 38
그림 3.6. 영역 A, B, C 검출 알고리즘 38
그림 3.7. 노이즈 제거기법 (주변픽셀 비교) 39
그림 3.8. 제안하는 노이즈 제거기법 40
그림 3.9. 원을 이용한 끝점 검출 42
그림 3.10. 중심으로부터 끝점까지의 거리와 각도 계산 43
그림 3.11. 손추적 모듈의 구성 44
그림 3.12. 이동 영역 검출 46
그림 3.13. 손추적 알고리즘 47
그림 3.14. 손추적 영상 48
그림 3.15. 손모양 검출 모듈의 구성 49
그림 3.16. 동적 손동작 인식 50
그림 4.1. 실험영상 (전체) 53
그림 4.2. 프레임 별로 분할된 결과 영상 55
그림 4.3. 프레임당 평균 연산시간 56
그림 4.4. 추적 정확도 57
그림 4.5. 오 추적율 58
그림 4.6. 프레임 별로 분할된 결과 영상 59
그림 4.7. 프레임당 평균 연산시간 60
그림 4.8. 검출 정확도 61
그림 4.9. 오 검출율 62
그림 4.10. 프레임당 평균 연산시간 64
그림 4.11. 결과 값에 대한 프레임 사용 비율 65
그림 4.12. 동적 손동작 인식에 걸린 시간 66
그림 4.13. 가이드라인과 HandVu의 CPU 점유율 67
그림 4.14. 가이드라인과 HandVu의 Memory 사용량 68