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Research of a real-time hand tracking system using deep learning in an AR environment
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초록
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증강현실(AR: Augmented Reality) 및 가상현실(VR: Virtual Reality)은 현대인에게 매우 친숙한 기술이 되 어가고 있으며 이러한 기술의 발전에 맞추어 점점 경량화된 HMD(Head Mounted Display)도 등장하고 있다. 대표적인 조작방식은 컨트롤러의 버튼을 누르거나 스크린을 터치하는 방식이 있다. 이러한 방식 은 보조적인 장비를 통해 AR 환경에서 물체를 조작하기 때문에 직접 손으로 조작하는 방식보다는 현 실감이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 장비 없이 손으로만 AR 환경 내의 물체를 직접 조작하기 위 한 새로운 시스템을 제안한다. 이 시스템은 주변 환경 변화에 강인한 대응을 위해 YOLO 알고리즘을 사용하여 손을 인식하고, 실시간의 빠른 속도로 손의 모양을 인식하고 추적하기 위해 HSV(Hue Saturation Value) 색상 모델을 사용한다. 추가적으로 가상의 3D 공간 내에서 손을 움직일 수 있도록 가상 손을 생성한다. 제안한 방식은 의료, 국방, 교육 분야 내 AR/VR 장비를 이용할 수 없는 환경에서 도 고도화된 작업에 적용할 수 있다고 기대한다.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
2.1 HSV 색상 모델 기반의 손 윤곽 검출
2.2 YOLO
3. Methods
3.1. HSV 색상 모델
3.2. 손 윤곽선 및 꼭짓점 추출
3.3. 손의 반지름 계산 및 손가락 끝 점 추출
3.4. 가상 좌표 매핑
3.5. 이미지 Resize를 통한 속도 향상
Acknowledgement
References
1. Introduction
2. Related Works
2.1 HSV 색상 모델 기반의 손 윤곽 검출
2.2 YOLO
3. Methods
3.1. HSV 색상 모델
3.2. 손 윤곽선 및 꼭짓점 추출
3.3. 손의 반지름 계산 및 손가락 끝 점 추출
3.4. 가상 좌표 매핑
3.5. 이미지 Resize를 통한 속도 향상
Acknowledgement
References
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