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깊이 영상 기반 적응적 체인 코드를 이용한 한자 학습 시스템
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  • 깊이 영상 기반 적응적 체인 코드를 이용한 한자 학습 시스템
저자명
김기상,최형일,Kim. Kisang,Choi. Hyung-Il
간행물명
한국콘텐츠학회논문지
권/호정보
2014년|14권 12호|pp.545-554 (10 pages)
발행정보
한국콘텐츠학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 실시간 사용자 한자 학습 시스템을 제안한다. 사용자 학습 방법으로는 사용자가 화면에서 손을 움직여 한자를 입력하고, 입력 제스처와 미리 저장된 템플릿을 매칭하여 사용자가 한자를 올바르게 썼는지 판단한다. 이를 위해 본 논문에서는 손가락 검출 및 검증을 통한 손 영역 검출 및 추적 방법과 스트로크의 연속성을 분석하기 위해 적응적 체인 코드를 제안한다. 손가락 검출로는 깊이 값을 이용하여 손 영역을 검출 후, 손가락의 축을 생성, 손가락의 두께를 이용하여 검증한다. 손 영역 추적으로 생성된 스트로크는 추적된 점들과 순서 그리고 길이 정보가 포함되어 있다. 이들을 이용하여 사용자가 올바른 입력을 했는지 확인하기 위해 적응적 체인 코드 방법을 제안한다. 이 방법은 매칭 속도와 스트로크 안에서 잘못 입력된 부분을 찾는데 매우 효율적이다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 시스템이 실시간으로 동작하며 학습 과정과 오류 검출에 매우 효과적임을 보여준다.

기타언어초록

In this paper, we propose online Chinese character learning machine with a depth camera, where a system presents a Chinese character on a screen and a user is supposed to draw the presented Chinese character by his or her hand gesture. We develop the hand tracking method and suggest the adjusted chain code to represent constituent strokes of a Chinese character. For hand tracking, a fingertip is detected and verified. The adjusted chain code is designed to contain the information on order and relative length of each constituent stroke as well as the information on the directional variation of sample points. Such information is very efficient for a real-time match process and checking incorrectly drawn parts of a stroke.