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필기동작 기반 문자입력 방법

전문가 제언: ○ 인체의 몸, 팔과 다리, 손 등의 동작은 그 표현력이 풍부하여 이들의 기계적 인식 연구는 전 세계적으로 각광을 받고 있다. 특히 그들의 적용분야가 로봇, TV, 가상현실의 물체 등의 원격조정, 문서편집, 수화 번역, 착용컴퓨터 등 다양하고 중요하다.

○ 국내에서도 KAIST 인공지능 패턴 인식 연구실, 삼성고급기술연구소, ETRI 등에서 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나 성능과 진척이 선진국들에 못 미치는 실정이다. 그러나 KAIST의 경우 95%의 인식률을 보여 실험실 숫자상으로는 선진국에 육박하는 경우도 있다.

○ 필기동작(또는 몸동작) 인식의 전형적인 과정은 손 영역을 추출하여 손 움직임의 괘도를 추적하고, 괘도 또는 자세의 형태를 구분 내지 인식하는 것이다. 마지막 단계의 괘도형태 인식 방법에는 사전구축 기본형태와 대조하는 방법, HMM, 신경망 등의 방법이 있다.

○ 연구에서는 사전구축 기본형태와 대조하는 방법을 사용하였으나 입력과 기본형태가 다양할 경우, Back propagation Neural Network를 사용하여 충분한 훈련을 함으로써 인식률을 높일 수 있는 방법이 있다.

○ 제안된 시스템에서는 비슷한 모양의 글자 ‘R’, ‘K’ 등은 오 인식을 해결하려고 Graffiti 시스템을 참고하여 공중 필기 글자체를 개발하였다. 이는 한 자를 한 획으로, 손의 수평이동이 많게, 비슷한 모양의 글자들은 손이 마지막으로 화면을 빠져나가는 방향을 다르게 설계했다. 이러한 방법들은 Sony PC-100 디지털카메라와 랩톱으로 5명이 36글자를 입력하여 실험하였다. 블록체는 53.6%, 연구에서의 설계체는 75.3%의 인식률을 보여 20% 향상효과를 보였다. 적외선 조명을 카메라보다 가까운 곳에서 쏘면 손 영역이 밝게 보여 인식률이 88.9%까지 올라갔다.

○ 제안 시스템의 성능은 12.5fps, 지체 시간은 168ms로 나타나 제안한 연구 방법이 실시간 시스템으로 사용될 수 있음을 보였으며, 제안 시스템은 패스워드나 자동인출기 등에 사용될 수 있을 것이다. 연속 문자나 여러 가지 다른 형체 입력을 개발하면, 문서편집이나 원격조정 등에도 사용될 수 있을 것이다.

저자: Sonada, T.; Muraoka, Y.
자료유형: 학술정보