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3차원 손 모델링 기반의 실시간 손 포즈 추적 및 손가락 동작 인식
석흥일(Heung-Il Suk),이지홍(Ji-Hong Lee),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.12
손 포즈 모델링 및 추적은 컴퓨터 시각 분야에서 어려운 문제로 알려져 있다. 손 포즈 3차원 복원을 위한 방법에는 사용되는 카메라의 수에 따라 다중 카메라 또는 스테레오 카메라 기반 방식과 단일 카메라 기반 방식이 있다. 다중 카메라의 경우 여러 대의 카메라를 설치하거나 동기화를 시키는 등에 대한 제약사항이 따른다. 본 논문에서는 확률 그래프 모델에서 신뢰 전파 (Belief Propagation) 알고리즘을 이용하여 단안 카메라에서 획득된 2차원 입력 영상으로부터 3차원 손 포즈를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 인식기로 하여 손가락 클릭 동작을 인식한다. 은닉 노드로 손가락의 관절 정보를 표현하고, 2차원 입력 영상에서 추출된 특징을 관측 노드로 표현한 확률 그래프 모델을 정의한다. 3차원 손 포즈 추적을 위해 그래프 모델에서의 신뢰 전파 알고리즘을 이용한다. 신뢰 전파 알고리즘을 통해 3차원 손 포즈를 추정 및 복원하고, 복원된 포즈로부터 손가락의 움직임에 대한 특징을 추출한다. 추출된 정보는 은닉 마르코프 모델의 입력값이 된다. 손가락의 자연스러운 동작을 위해 본 논문에서는 한 손가락의 클릭 동작 인식에 여러 손가락의 움직임을 함께 고려한다. 제안한 방법을 가상 키패드 시스템에 적용한 결과 300개의 동영상 테스트 데이타에 대해 94.66%의 높은 인식률을 보였다. Modeling hand poses and tracking its movement are one of the challenging problems in computer vision. There are two typical approaches for the reconstruction of hand poses in 3D, depending on the number of cameras from which images are captured. One is to capture images from multiple cameras or a stereo camera. The other is to capture images from a single camera. The former approach is relatively limited, because of the environmental constraints for setting up multiple cameras. In this paper we propose a method of reconstructing 3D hand poses from a 2D input image sequence captured from a single camera by means of Belief Propagation in a graphical model and recognizing a finger clicking motion using a hidden Markov model. We define a graphical model with hidden nodes representing joints of a hand, and observable nodes with the features extracted from a 2D input image sequence. To track hand poses in 3D, we use a Belief Propagation algorithm, which provides a robust and unified framework for inference in a graphical model. From the estimated 3D hand pose we extract the information for each finger's motion, which is then fed into a hidden Markov model. To recognize natural finger actions, we consider the movements of all the fingers to recognize a single finger's action. We applied the proposed method to a virtual keypad system and the result showed a high recognition rate of 94.66% with 300 test data.
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석흥일(Heung-Il Suk),신봉기(Bong-Kee Sin) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.4
손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다. The idea of using hand gestures for human-computer interaction is not new and has been studied intensively during the last decade with a significant amount of qualitative progress that, however, has been short of our expectations. This paper describes a dynamic Bayesian network or DBN based approach to both two-hand gestures and one-hand gestures. Unlike wired glove-based approaches, the success of camera-based methods depends greatly on the image processing and feature extraction results. So the proposed method of DBN-based inference is preceded by fail-safe steps of skin extraction and modeling, and motion tracking. Then a new gesture recognition model for a set of both one-hand and two-hand gestures is proposed based on the dynamic Bayesian network framework which makes it easy to represent the relationship among features and incorporate new information to a model. In an experiment with ten isolated gestures, we obtained the recognition rate upwards of 99.59% with cross validation. The proposed model and the related approach are believed to have a strong potential for successful applications to other related problems such as sign languages.
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석흥일(Heung-Il Suk),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.11
본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 ‘부-상호행동’이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose a novel method for analyzing human interactions based on the walking trajectories of human subjects. Our principal assumption is that an interaction episode is composed of meaningful smaller unit interactions, which we call ‘sub-interactions.’ The whole interactions are represented by an ordered concatenation or a network of sub-interaction models. From the experiments, we could confirm the effectiveness and robustness of the proposed method by analyzing the inner workings of an interaction network and comparing the performance with other previous approaches.
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석흥일(Heung-Il Suk),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C
뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성이 증대됨에 따라 기계 학습기반의 뇌전도(ElectroEncephaloGraphy: EEG) 신호 분석 기술이 커다란 관심을 받고 있다. 그러나 제한된 크기의 데이터 셋에 비해 다수 개의 채널로 구성된 EEG 신호의 패턴을 표현하는데 제약이 있다. 이에 따라 뇌의 해부학적 지식을 기반으로 하여 소수개의 채널을 직접 선택하거나 반복적으로 채널을 제거하는 방법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 동작 상상에 대한 EEG 신호 분류를 위해 Event-Related Spectral Perturbation (ERSP)을 이용한 최적의 채널 선택 방법을 제안한다. 왼손, 오른손, 발, 혀 동작 상상 데이터로 구성된 BCI Competition Ⅳ의 데이터 셋 Ⅱ-a를 이용하여 제안하는 방법의 유효성을 확인하였다. 제안하는 방법을 통해 선택된 채널들이 각각의 동작 상상에 대응되는 대뇌 피질 영역의 위치와 일치한다는 것을 확인할 수 있었으며, 기존 방법들과의 성능 비교에서도 우수한 인식 성능을 보였다.
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석흥일(Heung-Il Suk),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.11
본 논문에서는 비디오 서베일런스 환경에서 휴먼 객체들간의 상호 행동 자동 분석 및 인식을 위한 확률 모델링 프레임워크를 제안한다. 휴먼 객체들 간의 복잡한 상호 행동은'부-상호 행동'이라는 의미 있는 작은 단위의 상호 행동들의 연속으로 표현될 수 있음을 기본 가정으로 한다. 시공간적 특성을 이용하여 각각의 부-상호 행동들은 동적 확률 모델로 표현하며 특징 벡터에서 독립적 요소들의 분리를 통한 개선된 Factorial 은닉 마르코프 모델 (MFHMM)을 제안한다. 또한 부-상호 행동의 연속으로 표현되는 복잡한 상호 행동들을 동적 확률 모델들의 네트워크로 표현함으로써 보다 강인한 휴먼 상호 행동 분석 모델을 구성한다. Tsinghua University 데이터 셋 및 자체 제작한 데이터베이스를 이용한 실험에서의 인식 성능 및 모델의 구조적 분석을 통하여 제안하는 동적 확률 네트워크 모델의 효용성과 유효성을 보인다. In this paper we propose a novel probabilistic modeling framework for automatic analysis and understanding of human interactions in visual surveillance tasks. Our principal assumption is that an interaction episode is composed of meaningful small unit interactions which we call'sub-interactions.' We model each sub-interaction by a dynamic probabilistic model using spatio-temporal characteristics and propose a Modified Factorial Hidden Markov Model (MFHMM) with factored observations. The complete interaction is represented with a network of Dynamic Probabilistic Models (DPMs) by an ordered concatenation of sub-interaction models. The rationale for this approach is that it is more effective in utilizing common components i.e. sub-interaction models to describe complex interaction patterns. We demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method by analyzing the structure of network of DPMs and its success on two different databases: a self-collected dataset and Tsinghua University's dataset.
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안우석(Woo-Seok Ahn),석흥일(Heung-Il Suk),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.1
손 추적 기술은 인간과 기계와의 효율적인 의사소통을 위한 손동작 인식 기술의 핵심 기반 기술이다. 최근의 손 추적 연구는 3차원 손 모델을 이용한 연구 방향에 초점을 맞추고 있고, 기존의 2차원 손 모델을 이용한 방법보다 강인한 추적 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 결합된 파티클 필터에 기반한 새로운 3차원 손 추적 방법을 제안한다. 이는 전역적 손 형상과 지역적 손가락 움직임을 분리하여 추정하고, 각각의 추정 결과를 서로의 사전 정보로 이용하여 기존의 방법보다 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 또한, 추적 성능 향상을 위해 색상과 에지를 함께 고려한 다중 증거 결합 방법을 적용한다. 실험결과, 제안하는 방법은 복잡한 배경이나 동작에서도 강인한 추적 결과를 보였다. Tracking hands is an essential technique for hand gesture recognition which is an efficient way in Human Computer Interaction (HCI). Recently, many researchers have focused on hands tracking using a 3D hand model and showed robust tracking results compared to using 2D hand models. In this paper, we propose a novel 3D hand tracking method based on a coupled particle filter. This provides robust and fast tracking results by estimating each part of global hand poses and local finger motions separately and then utilizing the estimated results as a prior for each other. Furthermore, in order to improve the robustness, we apply a multi-cue based method by integrating a color-based area matching method and an edge-based distance matching method. In our experiments, the proposed method showed robust tracking results for complex hand motions in a cluttered background.
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