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길이정보를 이용한 중국식 한손 숫자표현 1과 9의 판별 방법
리평(Ping Lee),이희성(Hee-seong Lee),김미혜(Mi-hye Kim) 한국엔터테인먼트산업학회 2012 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.6 No.4
최근 스마트 미디어가 발달함에 따라 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 대한 욕구가 증대되었다. 또 이러한 욕구에 부합하기 위하여 영상처리를 이용한 제스처 인식분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 영상처리를 이용한 중국식 한손 숫자 표현을 인식하는 방법을 제안한다. 중국식 한손 숫자표현은 한손으로 10가지의 숫자가 표현이 가능하여 제스처의 다양성 확보 측면에서 중요하다. 입력된 영상을 피부색을 기반으로 이진화 하여 관심영역을 추출하고, 펼쳐진 손가락의 길이정보를 이용하여 사용자가 표현한 숫자를 파악한다. 본 논문에서는 중국식 한손 숫자 표현 1과 9를 인식하였고 제안한 방법은 97.71%의 인식률을 보였다. Due to recent developments in smart media, the desire for interaction between humans and computers has increased. In order to satisfy these needs, gesture recognition fields have been actively studied using image processing. In this paper, we propose a method to recognize Chinese hand numeric representation using image processing. It is very important on secure diversity because this Chinese a hand numeric representation can represent 10 kind of gestures. We use input image binarization based on skin color to extract region of interest and check the number using the length information of stretched fingers. Our proposed method has 97.71% of recognition rate.
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각도정보를 이용한 중국식 한손 숫자표현 2,6,8 분류 방법
이희성(Lee, Hee-Seong),김미혜(Kim, Mi-Hye),리평(Lee, Ping) 한국게임학회 2012 한국게임학회 논문지 Vol.12 No.6
최근 스마트 미디어가 발달함에 따라 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용(HCI)에 대한 욕구가 증대되었다. 또 이러한 욕구에 부합하기 위하여 영상처리를 이용한 제스처 인식분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 영상처리를 이용한 중국식 한손 숫자 표현을 인식하는 방법을 제안한다. 입력된 영상을 피부색을 기반으로 이진화 하여 관심영역을 추출하고, 펼쳐진 손가락의 각도정보를 이용하여 사용자가 표현한 숫자를 파악한다. 본 논문에서는 중국식 한손 숫자 표현 2,6,8을 인식하였고 제안한 방법은 95.83%의 인식률을 보였다. Due to recent developments in smart media, the desire for interaction between humans and computers has increased. In order to satisfy these needs, gesture recognition fields have been actively studied using image processing. In this paper, we propose a method to recognize Chinese hand numeric representation using image processing. The method binarizes an input image based on skin color to extract region of interest and check the number using the angular information of stretched fingers. Our proposed method has 95.83% of recognition rate.
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