본 논문에서는 손 인터페이스 응용을 위한 비전기반 실시간 손 인식 방법을 제안한다. 먼저 뎁스 카메라를 통하여 얻은 손의 뎁스값을 기준으로 왼손과 오른손의 영역을 분할한 후 거리맵을 이용하여 얻은 손의 중점과 뎁스 카메라에서 얻은 손의 추적점 정보를 이용하여 손의 회전각도와 손목의 좌표를 구한다. 그 후, 외곽선 추적, 근사화 및 컴벡스헐 알고리즘을 수행하여 손가락 끝점을 얻어낸다. 마지막으로 손목과 각 손가락 끝점간의 각도를 여러 번 학습 시켜 은닉된 손가락이 무엇인지 찾아낸다. 실험 결과 본 논문에서 제시하는 기법은 고속으로 정확하게 각 손가락 끝점의 구분이 가능하여 다양한 손동작 인식이 가능함을 보여주었다. 본 연구에서 제안하는 기법은 증강현실 응용을 위한 손동작 기반 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.
In this paper, we propose a vision based real-time hand recognition method for hand interface applications. First, each hand area is segmented based on the depth value obtained from the depth camera. Using the center point of a hand calculated from the distance map and the tracking point obtained from the depth camera, the angle of the hand and the coordinates of the wrist are calculated. Next, the fingertips are extracted using contour tracing, approximation, and convex hull algorithm. Finally, the hidden fingertips are found by learning the angle of a wrist point and a fingertip several times. Experimental results showed that our method enabled fingertip distinction and recognized various hand gestures fast and accurately. Proposed methods can be used the hand-based user interface for augmented reality applications.