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학위논문 상세정보

미래 자동차를 위한 손동작 인식 기반의 자연스러운 탑승자와의 상호작용 원문보기
Hand Gesture Recognition based Smooth Passenger Interaction of the Future Vehicle

  • 저자

    박한성

  • 학위수여기관

    울산대학교

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    전기전자정보시스템공학전공

  • 지도교수

    조강현

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

  • 키워드

    손동작 인식;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13540344&outLink=K  

  • 초록

    본 논문에서는 손동작을 활용하여 미래자동차와 탑승자간의 자연스러운 상호작용에 대해 기술한다. 미래에는 직감적이며 편리하고 효율적인 상호작용이 이루어 질 것이다. 자연스러운 상호작용은 미래 자동차에도 적용 가능하다. 미래 자동차는 자율 주행이 가능할 것으로 예측되는데 자율주행이 가능한 자동차에서는 사용자가 양 손이 자유로운 상태이므로 제스처를 통한 자동차와의 상호작용이 가능하다. 차량 내부의 영상을 통해 손동작을 인식하기 위해서는 움직이는 손의 검출이 필요하다. 입력 영상에서 움직임이 없는 경우를 배경이라고 할 때 손이 움직이는 영역에는 배경과의 밝기값이 차이가 난다. 차량 내부에서는 배경의 변화가 외부 환경에서보다 상대적으로 적기 때문에 움직이는 영역을 추출하기 위해 배경 차연산을 사용한다. 배경 차연산 후 발생하는 노이즈를 제거하기 위해 평균 필터(averaging filter)를 활용하여 배경을 업데이트 한다. 움직이는 영역의 추출은 레이블링을 이용한다. 손의 특징은 손을 펼칠 경우에 손목과 손가락을 포함하여 여섯 갈래로 뻗어나가는 형상을 가지므로 이러한 형상 정보를 이용하여 손 검출을 구현한다. 실험을 통한 손 검출률은 96.67%이다. 다양한 손동작의 움직임에 대해서도 손을 추적할 필요가 있기 때문에 캠시프트(camshift, continuously adaptive mean-shift)를 사용한다. 캠시프트는 영상의 hue 채널의 확률 분포값의 밀도가 높은 곳으로 추적 윈도우를 이동시키면서 매 프레임마다 윈도우 크기를 조절할 수 있기 때문에 다양한 손동작에 대한 실시간 추적이 가능하다. 다양한 손동작 중에서 손가락을 이용하여 집는 동작은 검지와 중지를 사용하는 제스처를 A 타입 제스처, 검지와 엄지를 사용하는 제스처를 B 타입 제스처로 나눈다. 두 제스처는 손 모양의 모멘트를 이용하여 인식하고 인식률은 단일 제스처일 때 96.98%, 두 제스처가 섞여있는 영상을 사용했을 때의 인식률은 90.17%이다. 또 다른 제스처 인식으로는 은닉 마르코프 모델을 이용한 숫자인식이다. 검지의 손끝 좌표를 이용해 숫자를 그릴 때 손끝 좌표가 향하는 방향에 대한 각도를 계산하고 1~24의 특징값을 갖는 특징벡터로 추출한다. 은닉 마르코프 모델에 이용하기 위해 벡터의 크기를 정규화 하고 천이행렬과 초기값 및 상태의 개수 등을 설정한다. 본 논문에 사용된 상태는 5개이고 천이 행렬은 Left-Right 모델에 기반을 둔다. Baum-Welch 알고리즘을 이용하여 0~9까지 숫자 각각의 모델을 학습시키고 전향 알고리즘(forward algorithm)으로 관측열에 대한 출력확률이 최대가 되는 클래스를 출력함으로써 숫자인식을 구현한다. 학습과 실험에 사용된 영상은 모두 180개이고, 인식률은 학습데이터와 실험데이터 각각 97.78%, 70.37%이다.


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