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비젼 기반 제스처 인식을 위한 상태-공간 모델 평가 방법
노명철(Myung-Cheol Roh) 한국정보과학회 2011 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.17 No.9
본 논문에서는 제스처 인식을 위한 상태-공간 모델의 새로운 평가 방법을 제안한다. 기존의 상태-공간 데이터 분석 및 인식 방법에서는 관측 데이터에서 나타날 수 있는 대부분의 아웃라이어들이 학습된 상태-공간 모델에서 수용될 수 있다는 암묵적인 가정이 포함되어 있다. 그러므로 학습 시에 나타나지 않았던 아웃라이어가 있을 때 인식 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 아웃라이어 데이터에 강인한 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법을 수화 데이터에 대해서 실험을 한 결과, 기존의 HMM방법으로는 75.4%의 인식 성능을 보여주었으나 제안한 방법은 90.0%의 인식 성능을 보여주었다. 또한, 아웃라이어가 많이 포함된 데이터에 대해서도 제안한 방법은 아주 안정적인 인식 결과를 보였다. In this paper we propose a new evaluation method of a state-space model for gesture recognition. In the state-space data analysis and recognition, there has been an implicit assumption that most of the outliers in the observed data are acceptable in a trained state-space model. Thus, performance of the recognition would be dropped in where there are outliers which the outliers were not presented in training. We propose a recognition method that is robust to the outliers. We evaluated the proposed method on American Sign Language dataset. As a result, The proposed method showed 90.0% recognition rate where the conventional HMM showed 75.4%. Also the proposed method showed very stable performance on test data which have many outliers.
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휴먼 로봇 상호작용을 위한 비전 기반 3차원 손 제스처 인식
노명철(Myung-Cheol Roh),장혜민(Hye-Min Chang),강승연(Seung-Yeon Kang),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B
최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는 3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여 3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
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비디오에서 불투명 및 반투명 TV 로고 인식을 위한 로고 전이 검출 방법
노명철(Myung-Cheol Roh),강승연(Seung-Yeon Kang),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.12
UCC(User Created Contents)의 급격한 증가에 따라 저작권 문제도 크게 대두되고 있다. 자동 로고 인식은 이러한 저작권 문제를 해결하기 위한 효율적인 방법이다. 로고는 다양한 특징을 가지고 있고, 이러한 특징들은 로고 검출과 인식을 어렵게 한다. 특히, 비디오 내에 빈번한 로고 전이가 일어날 경우, 정확한 로고 인식과 로고 기반 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 디지털 비디오에서 로고 인식을 위한 정확한 전이 검출 방법과 다양한 로고 타입 인식 방법을 제안한다. 제안한 로고 검출과 로고에 따른 비디오 분할을 이용하여 다양한 비디오에 대한 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었다. The amount of UCCs (User Created Contents) has been increasing rapidly and is associated with a serious copyright problem. Automatic logo detection in videos is an efficient means of overcoming the copyright problem. However, logos have varying characteristics, which make logo detection and recognition very difficult. Especially, there are frequent logo transitions in a video, comprising several video contents. This disrupts accurate video segmentation based on logos. Therefore, this paper proposes an accurate logo transition detection method for recognizing logos in digital video contents. The proposed method accurately segments a video according to logo and efficiently recognizes various types of logos. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method for logo detection and video segmentation according to logo.
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