일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.
Generally, dynamic hand gesture recognition is formed through preprocessing step, hand tracking step and hand shape detection step. In this paper, we present advanced dynamic hand gesture recognizing method that improves performance in preprocessing step and hand shape detection step. In preprocessing step, we remove noise fast by using dynamic table and detect skin color exactly on complex background for controling skin color range in skin color detection method using YCbCr color space. Especially, we increase recognizing speed in hand shape detection step through detecting Start Image and Stop Image, that are elements of dynamic hand gesture recognizing, using Guideline. Guideline is edge of input hand image and hand shape for comparing. We perform various experiments with nine web-cam video clips that are separated to complex background and simple background for dynamic hand gesture recognition method in the paper. The result of experiment shows similar recognition ratio but high recognition speed, low cpu usage, low memory usage than recognition method using learning exercise.
