인간은 의사소통을 통해서 상호관계를 유지시키고 발전시켜나간다. 의사소통은 크게 언어적 의사소통과 비언어적 의사소통으로 나뉜다. 언어적 의사소통은 말 또는 글을 사용하는 것이고 비언어적 의사소통은 몸동작으로 의사를 전달하는 것이다. 우리는 일상생활에서 대화를 할 때 말과 더불어 제스처를 함께 사용한다. 제스처는 비언어적 의사소통에 속하며, 다양한 형태와 움직임으로 의사를 전달할 수 있다. 이미 공상과학 영화에서는 제스처같은 비언어적인 요소들과 음성을 통해서 시스템과 상호작용하는 장면이 주를 이루고 있으며, 이에 대한 사람들의 관심도 높아졌다. 또한 제스처는 누구나 쉽게 사용할 수 있다는 장점 때문에 HCI(Human-Computer Interface) 분야와 HRI(Human-Robot Interface) 분야에서 NUI/NUX를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 키넥트와 손의 기하학적인 특징을 사용하여 손 영역 검출과 손가락 개수를 인식하는 방법을 제안한다. 키넥트가 제공하는 깊이 영상을 이용하여 영상에서 손 영역을 검출하고 손의 컨투어와 중점의 거리를 비교하여 손가락 개수를 파악한다. 본 논문에서 제안한 방법에 따른 손가락 개수 인식률은 평균 98.5%이고 수행시간은 0.065ms이다. 이 방법은 기존의 연구들과 비교 했을 때, 인식 속도가 빠르며, 복잡도가 O(n)으로써 성능 또한 우수하다. 본 논문에서 제안하는 손가락 개수 인식 알고리즘은 향후 제스처 인식의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 예상되며, 제스처를 사용해 의사소통을 하거나 시스템과 상호작용을 할 수 있는 여러 분야와 융합하여 사용 가능할 것이다.
Humans develop and maintain relationship through communication. Communication is largely divided into verbal communication and non-verbal communication. Verbal communication involves the use of a language or characters, while non-verbal communication utilizes body language. We use gestures with language together in conversations of everyday life. Gestures belong to non-verbal communication, and can be offered using a variety of shapes and movements to deliver an opinion. Already, humans interact with the system through the non-verbal elements such as gesture and verbal elements such as speech in the science fiction film. And it is attracted by humans. Also, because Gestures can easily use anyone, they are spotlighted as a means of implementing an NUI/NUX in the fields of HCI(Human-Computer Interface) and HRI(Human-Robot Interface). In this paper, using Kinect and the geometric features of the hand, we propose a method for recognizing the number of fingers and detecting the hand area. A Kinect depth image can be used to detect the hand region, with the finger number identified by comparing the distance of outline and the central point of a hand. The average recognition rate for the number of fingers is 98.6%, and the execution time is 0.065ms for the algorithm used in the proposed method. This method is fast and complexity of this method is excellent performances as O(n). Finger count recognition algorithm proposed in this paper is expected to be possible to improve the accuracy of future gesture recognition. Also, it will be used to fuse the various areas that communicate or can interact with the system using gestures.