계층적 불변 모멘트를 이용한 외곽선 영상기반 ASL 숫자 인식 시스템 개발

김기우; 박중현; 임혜연; 강대성

doi:10.14801/jkiit.2015.13.4.37

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저널정보

한국정보기술학회
한국정보기술학회논문지 학술저널
한국정보기술학회논문지 제13권 제4호(JKIIT, Vol.13, No.4)
2015.4 37 - 43 (7page)
DOI : 10.14801/jkiit.2015.13.4.37

저자정보

김기우 (동아대학교)
박중현 (동아대학교)
임혜연 (동아대학교)
강대성 (동아대학교)

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이 논문은 계층적 불변모멘트를 통해 정확한 손 모양 인식을 제안한다. 우선 조명 변화에 따른 오검출을 줄이기 위해 색 공간으로 HSV를 사용했다. 검출된 이진화 영상을 침식, 팽창연산 순의 열림연산을 통해 잡영을 제거했다. 다음으로 Canny-edge로 외곽선을 획득하고 계층적 불변모멘트를 실행한다. 계층은 방향계층, 물체외형계층, 불변모멘트 계층으로 구성되어있다. 방향 계층에는 타원의 기울기 정도를 획득하는 방법을 이용했고 물체 외형은 진원도와 편심도를 이용해 특징값을 산출했다. 마지막 계층에서 불변 모멘트로 3개의 특징값을 획득했으며 최종 값들은 BP 인공 신경망으로 분류해 손의 모양과 방향을 판단하게 된다. 그 결과 9개의 숫자 ASL 인식에서 97.15%의 인식률을 보였으며, 0.046FPS의 성능을 보였다.

This paper propose the hand shape recognition using the Hierarchical Moment Invariants. First, to reduce the error rate, HSV region color space is used. Detected binary image is opening calculated which containing erosion and dilation to erase the noise. Next, obtain the edge line using Canny edge and then implement the Hierarchical Moment Invariants. Hierarchical layers consist of Orientation layer, Objet external layer and Moment Invariants layer. In the Orientation layer, ellipse tilt detecting algorithm is used to find the orientation of the hand. In the Object external layer, Circularity and Eccentricity is used to find the feature value. Last layer can obtain the 3 feature of the Moment invariants and then all of the features are recognized by BP artificial neural network. In recognizing the 9 ASL, recognition rate shows 97.15% and FPS shows 0.046.

#hand detection #canny edge #moment invariants #orientation moment #circularity #eccentricity #artificial neural network

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