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      HSI 색상 모델에서 손 영역 검출 및 추적

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력 받은 영상에서 손 영역 검출 및 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 카메라로 들어오는 RGB 영상을 HSI 영상으로 변환 한 후, 색상(hue)과 채도(saturation)정보를 이용하여 손 영역을 검출 하게 되고, 잡음에 의해 손 영역 외에 검출 된 부분이 나타나는데 이 부분을 제거하기위해 영상을 이진화 후 팽창(dilation)을 취하고 블랍(blob) 분석을 통한 최종 손 영역을 검출 하게 된다. 손을 추적하기 위해서는 칼라에 의한 검출 정보와 손의 모양 정보와 손의 움직임 정보를 추가 고려하고 3가지 중점 결과를 평균하여 각 프레임별 손의 위치를 추적 하게 된다. 그 결과 복잡한 배경에서도 손 영역을 강인하게 검출하고 추적을 하게 된다.
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      본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력 받은 영상에서 손 영역 검출 및 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 카메라로 들어오는 RGB 영상을 HSI 영상으로 변환 한 후, 색상(hue)과 채도(satu...

      본 논문에서는 CCD 카메라로부터 입력 받은 영상에서 손 영역 검출 및 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 카메라로 들어오는 RGB 영상을 HSI 영상으로 변환 한 후, 색상(hue)과 채도(saturation)정보를 이용하여 손 영역을 검출 하게 되고, 잡음에 의해 손 영역 외에 검출 된 부분이 나타나는데 이 부분을 제거하기위해 영상을 이진화 후 팽창(dilation)을 취하고 블랍(blob) 분석을 통한 최종 손 영역을 검출 하게 된다. 손을 추적하기 위해서는 칼라에 의한 검출 정보와 손의 모양 정보와 손의 움직임 정보를 추가 고려하고 3가지 중점 결과를 평균하여 각 프레임별 손의 위치를 추적 하게 된다. 그 결과 복잡한 배경에서도 손 영역을 강인하게 검출하고 추적을 하게 된다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 제안한 알고리즘
      • 4. 실험 결과
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 관련 연구
      • 3. 제안한 알고리즘
      • 4. 실험 결과
      • 5. 결론
      • [참고문헌]
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