Recently, many research of HCI have been conducted which enable the elderly and disabled user operate various systems more easily. Operating home appliance by using predefined hand gesture is one example of the research. However, wrong recognition may appear when the predefined command gesture is similar from user’s ordinary behavior. If complex command gesture is adopted to reduce this problem, human friendliness is degraded.
For this problem, gesture spotting a task to recognize meaningful gesture from other similar meaningless gestures is considered in this thesis. Fuzzy garbage model is proposed to provide a variable reference value to decide whether the user gesture is the target gesture or not. The reference is achieved from fuzzy target gesture model and fuzzy garbage model which returns the score that shows the degree of user gesture belongs to target gesture and garbage gesture respectively.
However, the characteristic of human gesture is different from person to person. Also, the characteristic from single person is changed in different environment. For this reason, user adaptation is required to enhance the recognition capability. In this research, two-stage user adaptation is proposed that off-line(global) adaptation for inter-personal difference and on-line(local) adaptation for intra-difference. For the implementation of the two-stage adaptation, genetic algorithm(GA) and steepest descent method is adopted for each stage.
Experiment which recognize left and up command gesture is conducted for 5 different users. The recognition rate of command is over 95% when only one similar gesture exists from command and over 80 % when the command is mixed with many other similar gestures.
첨단 기술의 발전과 더불어 사용자가 각종 시스템을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기를 제어하는 기술을 예로 들 수 있다. 그러나, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다.
본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 비슷한 행동 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 방법을 다룬다. 이에 대해 퍼지 가비지 모델을 제안하여 사용자의 동작이 인식하고자 하는 동작인지 결정할 수 있는 가변적인 기준 값을 제시한다. 인식하고자 하는 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 인식하려는 동작이 아닌 유사동작에 대한 퍼지 가비지 모델을 구현함으로써 사용자의 행동이 인식 대상인지, 의미 없는 동작인지에 대한 점수를 구하여 행동 인식의 기준 값을 획득할 수 있다.
또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 상황에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에 따른 편차에 대해 오프라인 적응(전역적응), 시간에 따른 특성 변화에 대한 온라인 적응(지역적응)의 두 단계를 거쳐 사용자에 대한 적응을 실시한다. 전자의 경우 유전자 알고리즘, 후자의 경우 최대 경사법을 이용하여 각 단계에서 요구되는 사항을 만족시키도록 한다.
5명의 사용자를 대상으로 손을 좌측과 위로 움직이는 명령 동작에 대한 인식 실험을 실시하였다. 그 결과 인식 동작과 유사동작이 하나만 있을 경우 95%, 유사동작이 여러 가지 다양하게 있을 경우 80%이상의 인식률을 획득하였다.
