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가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반 손 제스처 인식
김윤제 ( Yoon-je Kim ),고텍균 ( Tack-kyun Koh ),윤민호 ( Min-ho Yoon ),김태영 ( Tae-young Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처 들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1 차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2 차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16 개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정성적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입 도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.
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