실루엣 영상을 이용한 삼차원 인체 포즈인식

오치민 ( Chi-min Oh ),김민욱,이칠우 ( Chil-woo Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1

본 논문은 이차원 영상에 투영된 삼차원 인체의 포즈를 인식하기 위하여 이차원 영상에 투영된 인체의 실루엣 정보를 이용하였다. 인체는 삼차원 공간에서 움직이므로 이차원 영상으로 모든 정보를 알아내기에는 부족한 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 인체 포즈의 주시 방향을 결정한 후 인체의 실루엣 영상 Convex-hull 특징점 정보를 이용하여 인체의 삼차원 포즈를 인식하였다. 인체의 포즈는 PCA 로 차원을 축소하였으며 Diffusion Distance 로 데이터베이스의 포즈모델 중 가장 가까운 모델을 선택하였다.

개선된 챔퍼매칭 우도기반 2차원 평면 객체 추적

오치민,정문호,유범재,이칠우,Oh, Chi-Min,Jeong, Mun-Ho,You, Bum-Jae,Lee, Chil-Woo 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.1

본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다. In this paper we have presented a two dimensional model based tracking system using improved chamfer matching. Conventional chamfer matching could not calculate similarity well between the object and image when there is very cluttered background. Then we have improved chamfer matching to calculate similarity well even in very cluttered background with edge and corner feature points. Improved chamfer matching is used as likelihood function of particle filter which tracks the geometric object. Geometric model which uses edge and corner feature points, is a discriminant descriptor in color changes. Particle Filter is more non-linear tracking system than Kalman Filter. Then the presented method uses geometric model, particle filter and improved chamfer matching for tracking object in complex environment. In experimental result, the robustness of our system is proved by comparing other methods.

이동 센서를 위한 데이타 생성기

박치민(Chi-Min Park),김동오(Dong-Oh Kim),홍동숙(Dong-Suk Hong),한기준(Ki-Joon Han) 대한공간정보학회 2006 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2006 No.5

센서가 다양한 분야에서 활용됨에 따라 이동 객체 데이타 관련 분야에서도 무선 환자 모니터링 시스템과 같이 이동 객체의 위치 데이타와 다양한 센서 데이타를 동시에 처리하는 기술이 발달하게 되었다. 그리고 이러한 기술의 검증 및 테스트를 위해서는 이동 객체의 위치 데이타와 다양한 센서 데이타를 동시에 생성할 수 있는 데이타 생성기가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위치 데이타와 센서 데이타를 동시에 생성하기 위한 이동 센서를 위한 데이타 생성기를 개발하였다. 본 논문에서는 이동 센서 데이타를 생성하기 위하여 위치 데이타와 다양한 센서 데이타의 특성을 살펴보고, 이러한 데이타를 생성해주기 위하여 필요한 파라미터에 대하여 연구하였다. 그리고 이 파라미터를 토대로 위치 데이타와 다양한 센서 데이타를 생성하는 생성기와 생성된 데이타를 디스플레이 해주는 툴을 구현하였다. 특히, 본 논문에서는 위치 데이타와 다양한 센서 데이타의 공통적인 특성으로서 불확실성 제한성, 그룹성 등을 반영하였다. 불확실성은 데이타 보고 시의 패킷 지연 및 분실 혹은 센싱 에러 등으로 인해 센서 데이타 값이 불확실하다는 특성이고, 제한성은 센서의 타입이나 측정 환경에 따라 센서 데이타의 변동 범위 및 최소값/최대값이 제한되는 특성이며, 그룹성은 비슷한 환경에 있는 센서는 유사한 형태로 값이 변하는 특성이다.

손 검출을 위한 EOH-SVM을 이용한 손 주요 자세 인식

오치민(Chi-Min Oh),이칠우(Chil Woo Lee) 한국통신학회 2010 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.2

상반신 포즈 추적을 위한 키포즈 기반 예측분포

오치민,이칠우,Oh, Chi-Min,Lee, Chil-Woo 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.1

Pictorial Structures is known as an effective method that recognizes and tracks human poses. In this paper, the upper body pose is also tracked by PS and a particle filter(PF). PF is one of dynamic programming methods. But Markov chain-based dynamic motion model which is used in dynamic programming methods such as PF, couldn't predict effectively the highly articulated upper body motions. Therefore PF often fails to track upper body pose. In this paper we propose the key pose-based proposal distribution for proper particle prediction based on the similarities between key poses and an upper body silhouette. In the experimental results we confirmed our 70.51% improved performance comparing with a conventional method. Pictorial Structures(PS)는 동적 프로그래밍을 이용하여 인체의 포즈 추적 및 인식 하는 것에 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서 상반신 포즈는 PS와 Particle filter(PF)에 의한 동적 프로그래밍 기법으로 추적된다. PF와 같은 동적프로그래밍에서 마코프 연쇄 (Markov Chain) 기반 동적 움직임 모델은 높은 자유도를 갖는 상반신 포즈를 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 키포즈 기반 예측분포이며, 이것은 상반신 실루엣과 키포즈(Key Pose)들 사이의 유사도를 참고하여 파티클(Particle)을 적절히 예측하는 것이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존 방법 성능을 70.51% 향상시킨 것을 확인하였다.

피부색과 GMM 배경 분리를 이용한 가상 터치스크린

김민욱 ( Min-wook Kim ),오치민 ( Chi-min Oh ),( Dhi Aurrahman ),안양근 ( Yang-keun Ahn ),이칠우 ( Chil-woo Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1

일반적인 터치스크린은 물리적인 막에 의존해야 한다는 점과 크기에 제약을 받는 다는 단점이 있고, 기존에 제시되있는 스테레오 기술만을 이용한 가상 터치스크린은 스크린 상에는 손 외에 움직이는 물체가 없다고 가정하는 제약이 있다. 하지만, 기존의 터치 스크린과 같이 가상막을 이용하면서도, 배경 분리 기술과 피부색 추출 기술을 사용해서 사람의 신체 중에 피부색을 띄는 부분을 추출하고, 스테레오 기술에서 얻어진 깊이 값을 이용하여 가상막 형성하면, 가상막을 통과하는 사람의 손이나 얼굴 등 신체의 특정 부분을 추출 할 수 있다. 이 기술은 기존에 제안되었던 가상 터치 기술보다 더 안정감 있고, 고감도의 성능으로 터치를 인식 할 수 있어서 게임을 비롯한 여러 어플리케이션에 적용이 가능하다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 LBS를 위한 이동 객체 관리 아키텍처

김동오(Dong-Oh Kim),홍동숙(Dong-Suk Hong),박치민(Chi-Min Park),한기준(Ki-Joon Han) 대한공간정보학회 2005 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2005 No.5

안드로이드 모바일 플랫폼 기반 얼굴 인식

이용철(Yong-Cheol Lee),오치민(Chi-Min Oh),박재완(Jae-Wan Park),송대현(Dae-Hyen Song),이칠우(Chil-Woo Lee) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.2

본 논문에서는 안드로이드 모일얼 플랫폼 기반 사용자 인식 기술에 대해 기술한다. 기술은 안드로이드 플랫폼에서 사용자의 얼굴을 검출하고 인식하는 과정으로 이뤄진다. 얼굴 검출은 안드로이드 플랫폼에서 제공하는 FaceDetector를 이용해 구현되며, 얼굴 인식은 입력 영상이 PCA를 통해 분석된 학습영상 중 가장 가까운 영상을 선택되어진다. 이를 통해 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 상에서 얼굴을 인식할 수 있는 시스템을 개발하며 향후 사용방법에 대해 알아본다.

제스처 인식을 활용한 모바일 게임 제어

이용철(Yong-Cheol Lee),오치민(Chi-Min Oh),이칠우(Chil-Woo Lee) 한국콘텐츠학회 2011 한국콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.12

모바일 게임은 이동 및 휴대가 가능하고 간단한 인터페이스를 가지고 있는 장점을 지니고 있다. 이러한 장점들은 콘텐츠의 양이 많지 않고, 인터페이스가 복잡하지 않아야 한다는 제스처 인식 기반 게임에 매우 적합한 내용들이다. 본 논문에서는 모바일 게임의 장점을 활용하여 제스처 인식 시스템이 구현된 곳이라면 사용자의 움직임이 모바일 게임에 직접 반영될 수 있는 제스처 인식 기반 모바일 게임 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기술한 콘텐츠는 사용자의 움직임을 인지하는 제스처 인식 부분과 통신 부분, 그리고 게임구현 부분으로 나누어진다. 제스처는 TOF 카메라로부터 얻어진 깊이 영상으로부터 사용자 영역을 얻고, 사용자 영상의 EOH 특징을 이용한 SVM을 통하여 인식된다. 그리고 테스트 영상을 실험하여 얻은 80% 이상의 제스처 인식 결과로부터 제스처 인식이 모바일 게임 콘텐츠의 입력으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 제안된 기술은 다양한 콘텐츠에 적용이 가능하지만 본 논문에서는 이동과 점프로 이루어진 간단한 인터페이스 방식의 게임 콘텐츠를 새롭게 제시한다. Mobile game have an advantage of mobility, portability, and simple interface. These advantages are useful for gesture recognition based game which should not have much content quantity and complex interface. This paper suggests gesture recognition based mobile game content with user movement could be applied directly to the mobile game wherever recognition system is equipped. Gesture is recognized by obtaining user area in image from the depth image of TOF camera and going through SVM(Support Vectorn Machine) using EOH(Edge Of Histogram) features of user area. And we confirmed that gesture recognition can be utilized to user input of mobile game content. Proposed technique can be applied to a variety of content, but this paper shows a simple way of game contents which is consisted of moving and jumping newly.

가상 놀이 공간 인터페이스를 위한 HMM 기반 상반신 제스처 인식

박재완(Jae-Wan Park),오치민(Chi-Min Oh),이칠우(Chil-Woo Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.8

본 논문은 HMM기반의 상반신 제스처 인식에 대하여 연구하였다. 공간상의 제스처를 인식하기 위해서는 일단 제스처를 구성하고 있는 포즈에 대한 구분이 우선되어야 한다. 인터페이스에 사용되는 포즈를 구분하기 위해서 정면과 옆면에 설치한 적외선 카메라 두 대를 실험에 사용하였다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한다. 획득한 적외선 포즈 영상은 SVM의 비선형 RBF 커널 함수를 이용하여 구분하였다. RBF 커널을 사용하면 비선형적 분류 포즈들간의 오분류 현상을 구분할 수 있다. 이렇게 구분된 포즈들의 연속은 HMM의 상태천이행렬을 이용하여 제스처로 인식된다. 인식된 제스처는 OS Value에 매핑하여 기존의 Application에 적용할 수 있다. In this paper, we propose HMM-based upper-body gesture. First, to recognize gesture of space, division about pose that is composing gesture once should be put priority. In order to divide poses which using interface, we used two IR cameras established on front side and side. So we can divide and acquire in front side pose and side pose about one pose in each IR camera. We divided the acquired IR pose image using SVM's non-linear RBF kernel function. If we use RBF kernel, we can divide misclassification between non-linear classification poses. Like this, sequences of divided poses is recognized by gesture using HMM's state transition matrix. The recognized gesture can apply to existent application to do mapping to OS Value.