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입력 영상으로부터 검출된 사용자의 얼굴 영역을 기준으로 상기 사용자의 팔의 제스쳐가 발생하는 제스쳐 영역을 설정하는 제스쳐 영역 설정부;상기 제스쳐 영역 내에 존재하는 상기 사용자의 팔 영역을 검출하는 팔 검출부; 및상기 제스쳐 영역 내에 존재하는 팔 영역의 위치, 이동 방향성 및 형태 정보를 분석하여, Waving 제스쳐와, Calling 제스쳐, Raising 제스쳐 및 Stopping 제스쳐를 포함하는 상기 사용자의 목표 제스쳐를 판별하는 제스쳐 판정부를 포함하고,상기 제스쳐 판정부는,상기 사용자의 팔 영역 위치가 상기 제스쳐 영역 내에 존재하는지를 판별하고, 판별 결과에 따라 상기 목표 제스쳐와 사용자의 일상적인 행동에 해당하는 노이즈 제스쳐를 구별하는 영역 분석부;상기 사용자의 팔 영역의 상기 이동 방향성을 분석하여, 상기 Waving 제스쳐와, 상기 Calling 제스쳐를 판별하는 모션 분석부; 및상기 사용자의 양팔의 상대적 길이 비와 각도를 포함하는 상기 형태 정보를 분석하여, 상기 Raising 제스쳐와 상기 Stopping 제스쳐를 판별하는 형태 분석부를 포함함을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 팔 검출부는 상기 입력 영상으로부터 분리된 배경 분리 영상을 통해 상기 제스쳐 영역 내에 존재하는 상기 사용자의 팔 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 제스쳐 영역 설정부는 상기 검출된 얼굴 영역의 크기와 위치에 따라 상기 제스쳐 영역의 크기를 설정하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 영역 분석부는 상기 목표 제스쳐와 상기 제스쳐 영역이 항목별로 구성된 룩업 테이블을 이용하여 상기 목표 제스쳐와 상기 노이즈 제스쳐를 판별하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 모션 분석부는, 사용자의 오른팔을 기준으로,상기 사용자의 팔 영역의 손끝 좌표를 검출하고, 상기 검출된 손끝 좌표의 이동 방향과 이동 속도를 분석하여 이동 방향 코드 값을 설정하고, 상기 설정된 이동 방향 코드 값의 누적 치에 근거하여 상기 Waving 제스쳐와 상기 Calling 제스쳐를 판별하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 제스쳐 영역 설정부는,상기 얼굴 영역을 포함하는 머리 영역의 위치를 기준으로,상기 머리 영역의 좌측 상부에 위치한 좌측 상부 영역;상기 머리 영역의 우측 상부에 위치한 우측 상부 영역;상기 머리 영역에 인접하고, 상기 좌측 상부 영역과 상기 우측 상부 영역 사이에 위치하는 중앙 상부 영역,상기 머리 영역에 인접하고, 상기 좌측 상부 영역의 하부에 위치한 좌측 하부 영역 및상기 머리 영역에 인접하고, 상기 우측 상부 영역의 하부에 위치한 우측 하부 영역을 포함하는 상기 제스쳐 영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제6항에서, 상기 형태 분석부는, 사용자가 오른팔을 이용하여 상기 Raising 제스쳐를 표현하는 경우,상기 우측 하부 영역에 왼팔 영역이 존재하지 않고, 상기 좌측 하부 영역 및 좌측 상부 영역을 걸쳐서 존재하는 오른팔 영역의 길이가 왼팔 영역의 길이 2배 이상이면, 상기 사용자의 제스쳐를 상기 Raising 제스쳐로 판별하고, 상기 좌측 하부 영역에 오른팔(R) 영역이 없고, 상기 우측 상부 영역에 존재하는 왼팔영역의 길이가 오른팔 영역의 길이 이상이면, 상기 사용자의 제스쳐를 상기 노이즈 제스쳐로 판별하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제6항에서, 상기 형태 분석부는,상기 좌측 하부 영역 내에 존재하는 오른팔 영역의 길이가 상기 머리 영역의 세로 방향 높이의 1
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제6항에서, 상기 형태 분석부는,상기 좌측 하부 영역 내에 존재하는 상기 사용자의 오른팔 영역의 길이와 상기 우측 하부 영역에 존재하는 왼팔 영역의 길이가 실질적으로 동일하면, 상기 사용자의 제스쳐를 상기 Stopping 제스쳐로 판별하고,상기 오른팔 영역의 길이와 상기 왼팔 영역의 길이가 상기 머리 영역의 높이의 기 설정된 배수보다 길면, 상기 사용자의 제스쳐를 상기 노이즈 제스쳐로 판별하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 형태 분석부는,상기 사용자의 오른팔 영역의 각도가 90도 이하이고, 상기 사용자의 왼팔 영역의 각도가 90도 이상인 경우, 상기 Stopping 제스쳐로 판별될 확률 값이 가장 크고, 상기 오른팔 영역의 각도가 90도를 초과하고, 상기 왼팔 영역의 각도가 90도 미만인 경우, 상기 Stopping 제스쳐로 판별될 확률 값이 감소하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 형태 분석부는,상기 사용자의 오른팔 영역과 상기 사용자의 왼팔 영역의 위치가 머리 영역을 기준으로 상기 머리 영역의 넓이만큼 각각 떨어진 경우, 상기 Stopping 제스쳐로 판별될 확률 값이 가장 크고, 해당 위치에서의 이동 변위가 커질수록 상기 Stopping 제스쳐로 판별될 확률 값이 감소하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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제1항에서, 상기 형태 분석부는,상기 사용자의 오른팔 영역과 상기 사용자의 왼팔 영역 각각의 각도와 위치에 따라 stopping 제스처일 확률 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 제스쳐 인식 장치
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이동수단을 구비한 인간-로봇 상호작용(Human Robot Interaction: HRI)기술이 구현된 로봇 시스템을 이용한 사용자의 제스쳐 인식 방법에 있어서, 입력 영상으로부터 사용자의 얼굴 영역을 검출하는 단계;상기 검출된 얼굴 영역의 위치와 크기에 따라 상기 사용자의 팔의 제스쳐가 발생하는 제스쳐 영역의 크기를 소정의 비율로 계산하는 단계;상기 계산된 제스처 영역 내에 존재하는 사용자 팔 영역이 포함된 배경 분리 영상을 획득하는 단계;상기 획득된 배경 분리 영상을 이용하여 상기 제스쳐 영역 내에 존재하는 상기 사용자의 팔 영역을 검출하는 단계; 및상기 제스쳐 영역 내에 존재하는 팔 영역의 위치, 이동 방향성 및 형태 정보를 분석하여, Waving 제스쳐와, Calling 제스쳐, Raising 제스쳐 및 Stopping 제스쳐를 포함하는 상기 사용자의 목표 제스쳐를 판별하는 단계를 포함하고,상기 사용자의 목표 제스쳐를 판별하는 단계는,상기 사용자의 팔 영역 위치가 상기 제스쳐 영역 내에 존재하는지 여부를 판별하고, 판별 결과에 따라 상기 목표 제스쳐와 사용자의 일상적인 행동에 해당하는 노이즈 제스쳐를 구별하는 단계;상기 사용자의 팔 영역의 상기 이동 방향성을 분석하여, 상기 Waving 제스쳐와, 상기 Calling 제스쳐를 판별하는 단계; 및상기 사용자의 양팔의 상대적 길이 비와 각도를 포함하는 상기 형태 정보를 분석하여, 상기 Raising 제스쳐와 상기 Stopping 제스쳐를 판별하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 로봇 시스템을 이용한 제스쳐 인식 방법
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제13항에서, 상기 사용자의 목표 제스쳐를 판별하는 단계는,상기 제스쳐 영역 내에서 상기 사용자의 팔 영역의 손끝 좌표를 검출하는 단계를 더 포함하고,상기 Waving 제스쳐와, 상기 Calling 제스쳐를 판별하는 단계는,상기 검출된 손끝 좌표의 이동 방향과 이동 속도를 분석하여 이동 방향 코드 값을 설정하고, 상기 설정된 이동 방향 코드 값의 누적 치에 근거하여 상기 Waving 제스쳐와, 상기 Calling 제스쳐를 판별하는 것임을 특징으로 로봇 시스템을 이용한 사용자의 제스쳐 인식 방법
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