수화인식을 위한 손 형상 인식 및 가상환경 제어

Abstract

최근 사용자 친화형 유저 인터페이스 구현 환경이 대두되면서 인간과 컴퓨터간의 원활한 상호작용의 필요성이 커짐에 따라 인간의 행동을 분석하는 연구가 많이 수행되고 이다. 인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 인간은 다양한 수단을 사용하여 상대방에게 자신의 의사를 전달한다. 이 경우 흔히 언어적 수단만을 고려하기 쉬우나 이 외에도 몸짓, 손짓, 얼굴의 표정 등과 같은 비언어적 수단이 보다 많은 정보를 전달한다는 연구 결과가 보고되어 있다. 인간과 의사소통이 자유스럽고 보다 지적인 시스템을 제작하기 위해서는 무엇보다도 이러한 비언어적 대화 수단을 자동화함이 필요하다. 그 중에서도 손은 인간에게 있어서 가장 중요한 도구의 하나로 그 동작과 모양이 의미하는 바를 인식하는 것은 정보 시스템과 인간 사이의 자연스러운 인터페이스를 실현할 수 있다는 점에서 오랜 기간 동안 많은 사람들의 연구테마로 다루어져 왔다. 그러나 복잡한 환경으로부터 사람의 손 형상만을 정확히 추출하고 인식하여 의미 있는 입력정보로 사용하는 것은 어려운 일이다. 기본적으로 정확한 손 영역 분할을 위한 알고리즘이 필수이며 손 형상의 분석과 인식을 위한 빠른 처리 속도 또한 고려해야할 요소이다. 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 템플리트 매칭에 의한 손가락 끝 점(Fingertip Point)을 인식하여 가상환경을 제어한다. 또한 인식한 손 형상을 신경망 알고리즘을 이용하여 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 손 형상 인식 시스템을 구현하고자 한다. 이는 비장애인과 장애인간의 상호 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스를 제공한다. 비장애인이 장애인과 대화를 시도하려면 먼저 수화로 말하는 방법을 배워야한다는 단점이 있다. 이는 경제적인 면에서도 시간적인 면에서도 비효율적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비효율적인 방법을 버리고 비장애인과 장애인간 상호 편리하게 대화할 수 있는 인터페이스를 제공하려 하며, 제안하는 방법으로는 카메라로 들어오는 영상을 입력영상으로 하여 피부색 정보를 이용해 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 인식된 손 형상 정보를 템플리트 매칭을 이용하여 손가락 끝 점(Fingertip Point)만으로 가상환경 제어하며, 또한 인식된 손 형상 정보에 신경망 알고리즘을 적용함으로서 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시켰다.|As the necessity of smooth interaction between human and computer grows up among the environment of user-friendly interface implementation, there are many researches analyzing human actions. In order to transmit information, human beings use, besides language, nonverbal communication methods such as motions, facial expressions and others. If we can analyze these nonverbal methods accurately, we can build a natural and intellectual interface between human and computer. Human beings use various methods in order to transmit their own intention to the others. In this case we easily think of verbal methods, but many researches show that nonverbal communication methods such as gestures, motions of the hand, facial expressions and others transmit more information than language. In order to manufacture more natural and intellectual system, we need to automate the nonverbal communication methods. Above everything else, the hand has been one of the most important instruments of human beings and, on the point that recognizing the meanings of its motion and shape leads to the embodiment of the natural interface between the information system and human beings, it has long been treated as research themes. But it is difficult to extract the shape of human hands accurately among complex environment and difficult to use it as meaningful input. In order for this, algorithms for accurate hand shape segmentation and the fast processing speed for the analysis and recognition of hand shape are basically necessary.