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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이래경 (포항공과대학교) 안수용 (포항공과대학교) 오세영 (포항공과대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제18권 제4호
발행연도
2012.4
수록면
328 - 336 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

강인한 손가락 끝 추출과 확장된 CAMSHIFT 알고리즘을 이용한 자연스러운 Human-Robot Interaction 을 위한 손동작 인식
이래경 ,  안수용 ,  오세영 제어로봇시스템학회 논문지 2012.04 학술저널

2011

인간과 로봇과의 상호 작용을 위한 강인한 손가락 끝 추출과 손 추척 알고리즘
이래경 ,  안수용 ,  오세영 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2011.05 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction), Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust YC<SUB>b</SUB>C<SUB>r</SUB> skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.
#skin color model #extended CAMSHIFT #hand gesture recognition #fingertip #HRI

목차

Abstract
I. 서론
II. 개선된 손 영역 검출과 강인한 손가락 끝 추출
III. 확장된 CAMSHIFT 알고리즘을 이용한 손 추적과 손동작 경로 정보를 활용한 손동작 인식
IV. 실험 결과 및 고찰
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (2)

참고문헌 신청
고광은, 심귀보. 정서재활 바이오피드백을 위한 얼굴 영상 기반 정서인식 연구. 제어로봇시스템학회 논문지. 2010 dbpia 손수원, 배정훈, 양철종, 왕한, 고한석. 수신호 인식기를 이용한 로봇 사용자 제어 시스템. 제어로봇시스템학회 논문지. 2011 dbpia

이 논문의 저자 정보

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