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장영균(Youngkyoon Jang),노승탁(Seungtak Noh),우운택(Woontack Woo) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2
본 논문에서는 컬러-깊이 (RGB-D) 영상을 기반으로 맨손-평면 접촉점을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 영상으로부터 생성된 점군을 다운샘플링하고 RANSAC 방법을 활용하여 평면을 검출함으로써 다수 객체가 평면을 가리는 상황에서도 안정적으로 평면을 검출 한다. 또한 제안하는 알고리즘은 객체 후보군을 먼저 군집화 한 다음에 손을 판별함으로써 손과 비슷한 색을 가지는 평면 환경에서도 정확한 맨손-평면 접촉점을 검출 한다. 앞서 다운샘플링된 점군 중에서도 손 포함 객체 점군만을 접촉점 검출에 활용함으로써 제안하는 알고리즘은 16 FPS의 빠른 처리 속도를 보인다. 이는 이전 기술과는 달리 정돈되지 않은 평면 환경에서도 맨손-평면 접촉점 검출을 수행함으로써 향후 다양한 인터랙션에 이용되는 핵심 기술이다. This paper presents bare hand-plane touch points detection algorithm based on color and depth image. The proposed algorithm downsamples point clouds, which are generated from depth image. Then, by utilizing RANSAC method, the algorithm stably detects a plane surface even though the surface is occluded by multiple objects. Moreover, the algorithm is robust to detect hand-plane touch points even though the colors of the surface and hand are quite similar, because it distinguishes an object including bare hand after clustering candidate objects. The processing time of the proposed algorithm is around 16 FPS, which is achievable based on the downsampled point clouds only including a hand-included object. The proposed algorithm could be the core technique for the interactions utilizing touch points of bare hand in a disordered plane environment.