멀티미디어 휴먼인터페이스를 위한 헤드 제스처 인식

초록

본 논문에서는 얼굴 영역의 이동 벡터를 특징으로 하여 제스처를 인식한 결과와 눈 영역의 이동 벡터를 특징으로 제스처를 인식한 결과를 비교한다. 실시간 얼굴의 추적은 저해상도 영상차와 칼만 필터를 이용하고 얼굴 영역은 모자이크에 템플릿을 매칭시켜 미리 학습된 신경망을 통해 검출한다. 눈 영역은 선택된 얼굴 영역에 대해 이진화, 연결 영역 분할, 휴리스틱 규칙으로 검출한다. 검출된 얼굴 영역과 눈 영역의 이동 벡터를 각각 HMM에 학습시킨 후 헤드 제스처를 인식한 결과, 눈 영역의 이동 벡터를 사용하였을 때 인식률이 더 높음을 알 수 있었다.