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- 저자 : ( Dhi Aurrahman ) (검색결과 6 건)
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손 동작 인식을 위한 Optical Flow Orientation Histogram
Dhi Aurrahman,Nurul Arif Setiawan,Chi-Min Oh,Chil Woo Lee 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
Hand motion classification problem is considered as basis for sign or gesture recognition. We promote optical flow as main feature extracted from images sequences to simultaneously segment the motion's area by its magnitude and characterize the motion's directions by its orientation. We manage the flow orientation histogram as motion descriptor, A motion is encoded by concatenating the flow orientation histogram from several frames. We utilize simple histogram matching to classify the motion sequences. Attempted experiments show the feasibility of our method for hand motion localization and classification.
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Human Detection via Unsupervised Learning on Metric Space
Dhi Aurrahman,Chil Woo Lee 제어로봇시스템학회 2008 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
We present a variant of algorithms to detect human in still images exposing covariance matrices as the representation of the feature. By defining the distance between data features, the workspace is transformed into a metric space. On this metric space, we implemented k-medoids as a clustering algorithm to specify appropriate label assignment for each data feature and presenting the center point of each cluster. The newly coming data feature is classified based on its distance to particular cluster. This approach is considered simple and easy to implement. By using a simple classification procedure, we could capture the degree of discrimination - how well it represent the object and discriminate others - of this feature representation. The algorithm is tested on INRIA human database where the detection rates are observed at least same as the previous approaches.
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PCA-SVM for HOG-family Evaluation in Human Detection Problem
Dhi Aurrahman,Nurul Arif Setiawan,Dae-Jin Kim,Ki-Tae Bae,Chil-Woo Lee 대한전자공학회 2008 ICEIC:International Conference on Electronics, Inf Vol.1 No.1
Support Vector Machine (SVM) is one of powerful learning machine and has been applied to varying task with generally acceptable performance. The success of SVM for classification tasks in one domain is affected by features which represent the instance of specific class. Given the representative and discriminative features, SVM learning will give good generalization and consequently we can obtain good classifier. In this paper, we will assess the problem of feature choices for human detection tasks and measure the performance of each feature. Here we will consider HOG-family feature. We proposed the multi-scale HOG as a newly family member in this feature group. We also combine SVM with Principal Component Analysis (PCA) to reduce dimension of features and enhance the evaluation speed while retaining most of discriminative feature vectors.
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Human Detection을 위한 Bayesian Logistic Regression
Dhi Aurrahman,Nurul Arif Setiawan,Chil Woo Lee(이칠우) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
The possibility to extent the solution in human detection problem for plug-in on vision-based Human Computer Interaction domain is very attractive, since the successful of the machine leaning theory and computer vision marriage. Bayesian logistic regression is a powerful classifier performing sparseness and high accuracy. The difficulties of finding people in an image will be conquered by implementing this Bayesian model as classifier. The comparison with other massive classifier e.g. SVM and RVM will introduce acceptance of this method for human detection problem. Our experimental results show the good performance of Bayesian logistic regression in human detection problem, both in trade-off curves (ROC, DET) and real-implementation compare to SVM and RVM.
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오치민(Chimin Oh),Dhi Aurrahman,Zahidul Islam,김형관 (Hyunggwan Kim),이칠우(Chilwoo Lee) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
소니 아이토이는 Playstation 2에서 개발되었으며 웹캠을 이용하여 사람을 찾고 TV를 통해 게임속의 객체를 직접 터치하여 진행하는 게임이다. 기존의 비디오 게임 방식과 다르게 사용자가 게임 속에 실제적인 주인공으로 등장한다. 거울에 비친 모습처럼 자신의 모습이 게임 안에 나타나게 된다. 비록 이미 상용화되었고 잘 알려진 게임이지만 이러한 게임인터페이스는 사용자에게 흥미를 유도할 수 있는 장점이 있기 때문에 새롭게 개발 응용될 가능성이 많이 있다. 본 논문에서는 이러한 게임을 개발할 수 있는 환경을 개발하기 위해 피부색을 이용해 사람을 찾는 영상처리 과정, 게임 개발을 위한 그래픽, 게임인터페이스 설계과정을 연구하였다. 설계된 개발환경은 간단한 풍선 터뜨리는 게임을 통해 테스트되었다. 이 개발환경은 영상처리 기능 개선, 제스처인식 추가 등 앞으로 많은 발전 가능성이 있으며 곧 오픈되어 많은 개발자들이 시험적으로 사용할 수 있을 것이다. The sony Eytoy is developed on Playstation 2 using webcam for detecting human. A user see his appearance in television and become real gamer in the game. It is very different interface compared with ordinary video game which uses joystick. Although Eyetoy already was made for commercial products but the interface method still is interesting and can be added with many techniques like gesture recognition. In this paper, we have developed game interface with image processing for human hand and face detection and with game graphic module. And we realize one example game for busting balloons and demonstrated the game interface abilities. We will open this project for other developers and will be developed very much.
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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.
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