3차원 공간상의 손동작으로부터의 제스처 적출 및 인식에 관한 연구

Abstract

손을 이용한 제스처는 직관적이며 빠르고 간편하며 추가적인 보조 장치를 필요로 하지 않기 때문에 널리 사용되고 있다. 최근에는 스마트폰과 스마트TV 같은 스마트 기기에서도 손동작을 인식하는 기술을 선보이고 있으며 앞으로 더 많은 영역에서 제스처가 이용될 것으로 보이고 있다. 현재 상용화 되어 있는 핸드 제스처 인식 시스템은 카메라에 찍힌 연속적인 영상에서 손의 위치를 추적하여 제스처를 분석하는 방법을 이용한다. 이 방법은 3차원 공간상의 손의 위치가 카메라상의 2차원 공간상으로 투영되어 제스처 표현에 한계를 가진다. 하지만 마이크로소프트사가 키넥트라는 센서를 발표함에 따라 저가로 거리 인식 카메라를 이용할 수 있게 되었고 이 센서를 이용함으로써 실시간으로 3차원 손 위치를 추출할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 히든 마코브 모델을 이용하여서 3차원 상의 연속적인 손동작으로부터 어디서부터 어디까지 제스처인지 적출한 뒤 이 제스처가 어떠한 제스처인지 알아내는 방법을 제안하고 제스처 인식시스템 내부의 상태 값들을 바꿔 가면서 이러한 값들이 인식률에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 3차원 공간을 어떻게 양자화 할 것인가에 대한 연구와 충분히 많은 트레이닝 데이터를 수집하지 못했을 때 제스처 인식률을 높이는 방법을 제안하며 기존의 제스처 적출 및 인식 알고리즘을 보완하였다.