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가상의 에어바운스에서 제스처를 입력하는, 물체의 표면에 광을 조사하여 소정 패턴을 형성하는 패턴형성부;상기 물체의 움직임 영상을 획득하는 영상획득부; 및상기 획득된 영상을 이용하여 상기 물체의 표면에 형성된 패턴을 기초로 상기 물체가 입력한 제스처를 인식하는 처리부;를 포함하고,상기 처리부는상기 물체에 형성된 패턴을 분석하여 상기 에어바운스에 진입하는 물체의 깊이 정보를 산출하는 패턴분석부; 및 상기 산출된 물체의 깊이 정보를 기초로 상기 에어바운스의 소정 영역에서 수행된 물체의 움직임을 제스처로 인식하는 제스처인식부;를 포함하는 공간 제스처 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 에어바운스는 공간상의 평면에 복수의 가상 전극들이 일정 간격으로 배치되며, 물체의 움직임을 제스처로 인식하는 제1 영역;상기 복수의 가상 전극들에 의해 전방으로 전기장이 형성된 제2 영역; 및 상기 에어바운스가 시작되는 제3 영역을 포함하는 공간 제스처 인식 장치
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제2항에 있어서, 제스처를 입력하기 위해 상기 물체가 에어바운스로 진입하면, 상기 제1 영역, 제2 영역 및 제3 영역에서 서로 다른 강도 및 종류 중의 하나 이상의 햅틱 피드백을 상기 물체에 제공하는 햅틱제공부를 더 포함하는 공간 제스처 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 패턴분석부는상기 물체에 형성된 패턴의 크기 및 밀도 정보 중의 하나 이상을 산출하고, 산출된 정보를 이용하여 상기 물체의 깊이 정보를 산출하는 공간 제스처 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 제스처인식부는상기 인식된 제스처에서 하나 이상의 특징 벡터 정보를 추출하고, 추출된 특징 벡터를 이용하여 상기 물체의 움직임에서 리거처(ligature)를 제거하는 공간 제스처 인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 제스처인식부는상기 추출된 특징 벡터 및 상기 산출된 물체의 깊이 정보를 이용하여 하나 이상의 세그멘테이션 포인트를 추출하고, 추출된 세그멘테이션들의 연결 부분을 상기 리거처로 판단하는 공간 제스처 인식 장치
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제7항에 있어서, 상기 제스처인식부는상기 특징 벡터 및 물체의 깊이 정보를 일치 확률(Matching Probability) 기법 및 패턴 모델(pattern model) 기법을 포함하는 특징점 추출 기법 중의 어느 하나의 기법에 적용하여 상기 세그멘테이션 포인트를 추출하는 공간 제스처 인식 장치
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가상의 에어바운스에서 제스처를 입력하는, 물체의 표면에 광을 조사하여 소정 패턴을 형성시키는 단계;상기 물체의 움직임 영상을 획득하는 단계; 및상기 획득된 영상을 이용하여 상기 물체의 표면에 형성된 패턴을 기초로 상기 물체가 입력한 제스처를 인식하는 단계;를 포함하고,상기 제스처 인식 단계는상기 물체에 형성된 패턴을 분석하여 상기 에어바운스에 진입하는 물체의 깊이 정보를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 산출된 물체의 깊이 정보를 기초로 상기 에어바운스의 소정 영역에서 수행된 물체의 움직임을 제스처로 인식하는 공간 제스처 인식 방법
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제10항에 있어서, 상기 깊이 정보 산출 단계는 상기 물체에 형성된 패턴의 크기 및 밀도 정보 중의 하나 이상을 산출하고, 상기 산출된 정보를 이용하여 상기 물체의 깊이 정보를 산출하는 공간 제스처 인식 방법
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제10항에 있어서, 상기 제스처 인식 단계는상기 물체의 움직임에서 하나 이상의 특징 벡터 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징 벡터를 이용하여 상기 물체의 움직임에서 리거처(ligature)를 제거하는 단계를 더 포함하는 공간 제스처 인식 방법
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제12항에 있어서, 상기 리거처를 제거하는 단계는상기 추출된 특징 벡터 및 상기 산출된 물체의 깊이 정보를 이용하여 하나 이상의 세그멘테이션 포인트를 추출하는 단계; 및상기 추출된 세그멘테이션들의 연결 부분을 상기 리거처로 판단하는 단계;를 포함하는 공간 제스처 인식 방법
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제13항에 있어서, 상기 세그멘테이션 포인트 추출 단계는상기 특징 벡터 및 물체의 깊이 정보를 일치 확률(Matching Probability) 기법 및 패턴 모델(pattern model) 기법을 포함하는 특징점 추출 기법 중의 어느 하나의 기법에 적용하여 상기 세그멘테이션 포인트를 추출하는 공간 제스처 인식 방법
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