시각 사용자 인터페이스를 위한 Multi-classifier기반의 헤드 제스처 인식

초록

본 논문에서는 헤드 제스처 인식을 위한 방법을 제시한다. 제안된 시스템은 눈의 추적과 얼굴의 동작을 판별한다. 얼굴 영역의 추출은 역-전달 신경망과 모자이크를 이용하고 눈 영역의 추출은 추출된 얼굴 영역을 기반으로 실시간 처리를 위해 양쪽 눈의 근처에서 탐색된다. 눈이 검출되면 눈 영역의 좌표는 정규화된 x, y 좌표로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 헤드 제스처 인식을 위해 3가지 방법을 사용한다. 첫번째는 직관적인 방법이며 두번째는 두 개의 HMM을 이용한 인식, 세번째는 세 개의 HMM을 이용한 인식이다. 직관적인 방법에서는 벡터의 분산을 계산한 후 이를 판단하며 두 개의 HMM을 이용하여 좀 더 정확한 인식을 수행 할 수 있다. 그러나 이 방법은 중립 상태의 판단을 수행하지 못하므로 긍정, 부정, 중립의 3상태를 판단하는 3개의 HMM을 이용하여 중립 상태를 인식한다. 실험을 통해 제안된 시스템은 90% 정도의 인식률을 보였다.