키보드나 조이스틱 대신 카메라를 통해 입력되는 사용자의 제스처를 이용하는 시각 기반 비디오 게임 인터페이스를 사용할 때 자연스러운 동작을 허용하기 위해서는, 연속 제스처를 인식할 수 있고 사용자의 의미없는 동작이 허용되어야 한다. 본 논문에서는 비디오 게임 인터페이스를 위한 인식과 분할을 결합한 제스처 인식 방법을 제안하며, 이는 주어진 연속 영상에서 의미있는 동작을 인식함과 동시에 의미없는 동작을 구별하는 방법이다. 제안된 방법을 사용자의 상체 제스처를 게임의 명령어로 사용하는 1인칭 액션 게임인 Quke II 게임에 적용한 결과, 연속 제스처에 대해 평균 $93.36\%$의 분할 결과로써 비디오 게임 인터페이스에서 유용한 성능을 낼 수 있음을 보였다.
In vision-based interfaces for video games, gestures are used as commands of the games instead of pressing down a keyboard or a mouse. In these Interfaces, unintentional movements and continuous gestures have to be permitted to give a user more natural interface. For this problem, this paper proposes a novel gesture spotting method that combines spotting with recognition. It recognizes the meaningful movements concurrently while separating unintentional movements from a given image sequence. We applied our method to the recognition of the upper-body gestures for interfacing between a video game (Quake II) and its user. Experimental results show that the proposed method is on average $93.36\%$ in spotting gestures from continuous gestures, confirming its potential for a gesture-based interface for computer games.
