KR100943792B1 - 움직임 패턴 식별 장치 및 방법 - Google Patents

움직임 패턴 식별 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100943792B1
KR100943792B1 KR1020087004239A KR20087004239A KR100943792B1 KR 100943792 B1 KR100943792 B1 KR 100943792B1 KR 1020087004239 A KR1020087004239 A KR 1020087004239A KR 20087004239 A KR20087004239 A KR 20087004239A KR 100943792 B1 KR100943792 B1 KR 100943792B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pattern
motion
series
predefined
motion vectors
Prior art date
Application number
KR1020087004239A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20080031967A (ko
Inventor
앨리 밴-아미
이스라엘 디자트닉
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Publication of KR20080031967A publication Critical patent/KR20080031967A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100943792B1 publication Critical patent/KR100943792B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/033Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor
    • G06F3/0346Pointing devices displaced or positioned by the user, e.g. mice, trackballs, pens or joysticks; Accessories therefor with detection of the device orientation or free movement in a 3D space, e.g. 3D mice, 6-DOF [six degrees of freedom] pointers using gyroscopes, accelerometers or tilt-sensors
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/03Arrangements for converting the position or the displacement of a member into a coded form
    • G06F3/0304Detection arrangements using opto-electronic means
    • G06F3/0317Detection arrangements using opto-electronic means in co-operation with a patterned surface, e.g. absolute position or relative movement detection for an optical mouse or pen positioned with respect to a coded surface
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10Character recognition
    • G06V30/32Digital ink
    • G06V30/36Matching; Classification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/28Recognition of hand or arm movements, e.g. recognition of deaf sign language

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명에서는 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 얻은 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 장치가 개시된다. 이 장치는 이미지 센서와 연결된 이미지 입력 장치를 포함한다. 이미지 입력 장치는 이미지 센서의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신해서 그 중에 측정된 움직임이 임의의 미리 저장된 움직임 패턴, 즉 미리 정의된 제스처에 해당하는지 결정하도록 구성되어 있다. 상기 장치는 인식된 패턴을 제어 신호로 변환하는 움직임 패턴 변환기를 더 포함한다.
Figure R1020087004239
움직임 패턴, 모션 벡터

Description

움직임 패턴 식별 장치 및 방법{A DEVICE AND A METHOD FOR IDENTIFYING MOVEMENT PATTENRS}
본 발명은 움직임 패턴을 제어 신호로 변환하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 더 구체적으로는 이미지 처리를 이용해서 움직임 패턴을 제어 신호로 변환하는 장치 및 방법에 관한 것이지만, 그에 국한되지는 않는다.
복잡한 전자 회로의 급속한 소형화 및 고해상도 디스플레이 장치의 출현으로 휴대용 프로세서 기반 장치의 수와 종류가 대폭 증가하였다. 그러한 휴대용 프로세서 기반 장치로는 핸드헬드 컴퓨터, 이동 전화, 호출기, 그리고 그 밖의 휴대용 통신 및 연산 솔루션이 포함된다. 또한, 휴대용 프로세서 기반 장치의 처리 능력, 데이터 저장 능력, 통신 속도, 그리고 배터리 수명의 향상이 계속해서 가속화되고 있다.
각각의 전술한 휴대용 프로세서 기반 장치에는 그 기능을 사용자가 제어할 수 있게 하는 인간 기계 인터페이스(MMI:Man Machine Interface)가 통합되어 있는 것이 보통이다. 그러나, MMI는 휴대용 개별 장치의 작은 크기에 맞게 조정해야 한다. 그러한 휴대용 프로세서 기반 장치에서의 전통적인 MMI는 소형화된 키보드 또는 키패드로서, 사용자가 전화 번호, 연락처 성명, 문서 처리기 내용 등의 텍스트 표현을 갖는 데이터를 입력할 수 있게 한다.
PDA(Personal Digital Assitants)에서 텍스트 데이터를 입력하기 위해 사용하는 것이 전형적인 또 다른 MMI로서 터치 스크린이 있다. 그러한 장치에는 보통 펜형 포인팅 장치가 통합되어 있으며, 이는 종종 PDA 옆에 또는 위에 보관되어 있다. 사용에 있어, 펜형 포인팅 장치를 PDA 상의 터치 스크린에 갖다대어 사용자가 선택을 하고 PDA 장치와 상호작용할 수 있게 된다. 이동 전화 및 휴대용 프로세서 기반 장치에 고해상도 LCD 터치 스크린을 사용할 수 있다. 디스플레이 스크린의 어디가 접촉되는가를 결정하기 위해 용량식 및 저항식 감촉(touch-sensitive)층이 보통 사용된다. 그러한 감촉층은 인듐-주석 산화물 필름과 같은 투명 도체를 기초로 한다. 그러나, 그러한 MMI의 사용은 높은 가격과 제한된 투명도로 인해서, 특히 현대의 고해상도 LCD 디스플레이의 화질이 저하된다는 문제가 있다.
전술한 MMI는 사용자가 관련 장치의 여러 기능, 예컨대 문자와 같은 간단하고 짧은 부호를 입력하거나, 가상 또는 실제의 키보드 상에서 원하는 아이콘 또는 글자를 누르는 기능을 제어할 수 있게 한다. 각각의 MMI가 소형화된 장치의 크기에 맞게 조정되어 있으므로, 사용자는 펜형 포인팅 장치를 이용해서 원하는 문자를 쓰거나 관련 소형 스위치를 찾기 위해 집중해야 할 수 있다. 또한, MMI를 구성할 수 있는 능력이 제한되어 있어서 한 번의 동작 또는 키 누름으로 발생하는 결과 또는 이벤트가 물리적 제약을 받는다.
최근에는 복잡한 전자 회로의 급속한 소형화로 이미지 센서가 휴대용 프로세서 기반 장치에 통합되는 결과가 초래되었다. PDA, 이동 전화 및 노트북 컴퓨터에 는 스틸(still) 및 비디오 이미지를 캡처하기 위해 이용되는 카메라가 통합되어 있다. 그러한 제품이 널리 사용되는 이유 중 하나는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS:Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지 센서 또는 전하 결합식 휴대용 프로세서 기반 장치(CCD:Charge-Coupled Device)와 같은 이미지 센서의 가격과 크기가 감소했기 때문이다.
이미지 센서의 통합으로 사용자가 휴대용 프로세서 기반 장치와 인터페이싱할 수 있는 추가적인 가능성이 열렸다. 공지되어 있는 카메라 통합식 이동 전화는, 예컨대 모션 인터페이스 엔진을 이용하며, 이 엔진은 예컨대 메뉴 스크롤링과 같은 기능을 제어하기 위해 이미지 센서를 통해 방향성 명령 또는 이동 명령을 장치에 입력함으로써 장치의 제어를 용이하게 한다.
그러나, 이들 애플리케이션은 장치의 여러 메뉴를 통한 내비게이션이나, 커서와 같은 객체 뷰어의 디스플레이를 제어하기 위해 이용될 수 있을 뿐이다. 방향성 명령은 보통 키패드나 키보드를 이용해서 입력하는 문자나 그 밖의 미리 정의된 부호를 입력하기 위한 기초로서 이용할 수 없다. 또한, 일련의 방향성 명령으로 이루어진 입력을 단일 명령으로서 입력할 수 없다.
따라서 전술한 제약이 없는 MMI를 위한 장치 및 방법에 대한 필요가 널리 인식되고 있으며, 그러한 장치 및 방법을 구비하는 것은 매우 유리할 것이다.
본 발명의 한가지 측면에 따르면, 미리 정의된 복잡한 자기 움직임을 식별하기 위한 이미지 센서에 연결되어 있는 장치가 제공된다. 이 장치는 상기 이미지 센서의 변위 도중 캡처된 디지털 이미지를 수신하고 상기 디지털 이미지에 따라 상기 이미지 센서의 현재의 모션 벡터를 생성하도록 구성된 모션 벡터 검출 모듈과, 상기 현재의 모션 벡터를 수신하고 상기 변위 도중 상기 현재의 모션 벡터를 일련의 연속된 모션 벡터와 통합하도록 구성되어 있는 통합 모듈과, 미리 정의된 움직임 패턴을 각각 나타내는 복수 개의 패턴 샘플 기록을 저장하도록 구성된 움직임 패턴 보관부와, 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록 중 하나와 상기 일련의 연속된 모션 벡터 사이를 매칭하도록 구성된 움직임 패턴 매칭 모듈을 포함한다.
바람직하게는, 상기 미리 정의된 움직임 패턴은 비선형 움직임 패턴이다.
바람직하게는, 상기 움직임 패턴 매칭 모듈은 상기 매칭에 따라 상기 디지털 이미지가 각각의 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 얻은 것인지 여부를 결정하도록 구성되어 있다.
바람직하게는, 상기 통합 모듈은 상기 디지털 이미지에 따라 생성된 새로운 기록을 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록에 추가하기 위해 사용되도록 구성되어 있다.
바람직하게는, 상기 장치는 사용자가 상기 디지털 이미지의 캡처를 개시하고 종료할 수 있게 하도록 구성된 사용자 인터페이스를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 장치는 제어 신호를 출력하도록 구성된 출력부를 더 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 제어 신호는 전화 기능, 텍스트 입력을 위한 문자, 상기 장치의 적어도 하나의 기능의 개시, 평면적 패턴을 갖는 보안 서명, 공간적 패턴을 갖는 보안 서명, 그리고 상기 이미지 입력 장치의 적어도 하나의 기능의 종료로 이루어진 그룹 중 적어도 하나를 나타낸다.
더욱 바람직하게는, 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록 각각은 모션 벡터의 어레이를 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 통합 모듈은 상기 일련의 연속된 모션 벡터를 일련의 연속된 정규화된 모션 벡터로 변환하도록 구성되어 있으며, 상기 일련의 정규화된 모션 벡터 각각 및 상기 모션 벡터의 어레이를 이루는 각각의 모션 벡터는 균일한 길이를 갖는다.
바람직하게는, 상기 장치는 이동 전화, PDA 및 노트북 컴퓨터로 이루어진 그룹 중 어느 하나이다.
바람직하게는, 상기 이미지 센서는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 센서 및 충전식 결합식 휴대용 자립형 장치(CCD) 센서로 이루어진 그룹 중 어느 하나이다.
바람직하게는, 상기 디지털 이미지는 색상-채도-값(HSV) 컬러 좌표, CIE L*a*b (CIELAB) 컬러 좌표, YCbCr 컬러 좌표 및 적색-녹색-청색(RGB) 컬러 좌표로 이루어진 그룹 중 어느 하나에 의해 표현된다.
바람직하게는, 상기 연결은 사용자가 상기 이미지 센서를 상기 장치와는 별도로 이동시킬 수 있게 하도록 구성되어 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 연결은 RS-232 연결, 이더넷 연결, USB 연결, 셀룰러 송수신기 연결, Firewire 연결, USB2 연결, 블루투스® 연결 그리고 및 IR 연결 중 적어도 하나를 포함한다.
바람직하게는, 상기 이미지 센서는 상기 장치에 견고하게 결합되어 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 장치는 상기 제어 신호를 원격 장치에 전송하도록 구성된 통신 인터페이스 모듈을 더 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 이미지 센서의 변위 도중 얻은 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 장치가 제공된다. 이 장치는 이미지 센서에 연결되어 있으며 상기 이미지 센서의 변위 도중 캡처된 상기 디지털 이미지를 수신하도록 구성된 이미지 입력 장치와, 미리 정의된 움직임 패턴의 보관부와, 상기 보관부 및 상기 이미지 입력 장치와 연관되어 있으며, 상기 변위와 상기 미리 정의된 움직임 패턴 중 하나 사이의 매칭에 따라 상기 디지털 이미지를 상기 제어 신호로 변환하도록 구성된 움직임 패턴 변환기를 포함한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 평면형 자기 움직임 패턴을 식별하는 방법이 제공된다. 이 방법은 a) 이미지 센서 통합 장치의 변위 도중 캡처된 디지털 이미지를 수신하는 단계와, b) 상기 디지털 이미지에 따라 일련의 움직임 데이터를 식별하는 단계와, c) 상기 일련의 움직임 데이터를 저장된 미리 정의된 움직임 패턴과 매칭하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 d) 상기 매칭에 따라 제어 신호를 생성하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 c) 단계는 상기 일련의 움직임 데이터를 복수 개의 패턴 샘플 기록과 매칭함으로써 실행되며, 상기 패턴 샘플 기록 각각은 상이한 미리 정의된 움직임 패턴과 연관되어 있다.
바람직하게는, 상기 미리 정의된 움직임 패턴은 문자, 기호, 손 제스처의 미리 정의된 윤곽, 패턴을 갖는 보안 서명, 그리고 공간적 패턴을 갖는 보안 서명으로 이루어진 그룹 중 어느 하나이다.
바람직하게는, 상기 움직임 데이터는 연속된 시간 세그먼트 동안 상기 이미지 센서 통합 장치의 움직임에 대한 정보를 포함한다.
바람직하게는, 상기 일련의 움직임 데이터는 모션 벡터의 어레이이다.
더욱 바람직하게는, 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록 각각은 모션 벡터의 어레이를 포함하며, 상기 매칭 동안 상기 일련의 움직임 데이터의 각각의 모션 벡터를 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록의 상응하는 모션 벡터와 매칭한다.
더욱 바람직하게는, 상기 매칭 동안 매칭된 미리 정의된 움직임 패턴에 저장된 모션 벡터의 개수에 따라 상기 일련의 움직임 데이터의 모션 벡터를 세그먼트화한다.
더욱 바람직하게는, 상기 방법은 상기 a) 단계와 b) 단계 사이에서 상기 어레이를 이루는 각각의 모션 벡터를 그 길이로 나누어 상기 일련의 움직임 데이터를 정규화하는 단계를 더 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 방법은 상기 일련의 움직임 데이터를 길이가 동일한 미리 정의된 개수의 세그먼트로 분할하는 단계를 더 포함하며, 각각의 상기 세그먼트는 상기 일련의 움직임 데이터의 상응하는 디지털 이미지의 방향 데이터를 나타낸다.
바람직하게는, 상기 방법은 상기 a) 단계와 b) 단계 사이에서 상기 디지털 이미지의 픽셀의 컬러 좌표를 그레이스케일 컬러 좌표로 변환하는 단계를 더 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 방법은 상기 제어 신호를 상기 장치의 애플리케이션으로 전달하는 단계를 더 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 애플리케이션을 상기 장치 상에서 호스팅한다.
더욱 바람직하게는, 상기 애플리케이션을 원격 장치 상에서 호스팅한다.
바람직하게는, 상기 방법은 상기 a) 단계 이전에 적어도 하나의 미리 정의된 움직임 패턴을 저장하는 단계를 더 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 저장 단계는 상기 적어도 하나의 미리 정의된 움직임 패턴 중 하나를 따르는 상기 이미지 센서 통합 장치의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신하는 단계를 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 저장 단계는 외부 소스로부터 상기 적어도 하나의 미리 정의된 움직임 패턴을 수신하는 단계를 포함한다.
더욱 바람직하게는, 상기 외부 소스는 개인용 컴퓨터이다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 미리 정의된 복잡한 자기 움직임을 식별하기 위한 이미지 센서를 구비한 이동 전화가 제공된다. 이 이동 전화는 상기 이미지 센서의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신하고 상기 디지털 이미지에 따라 상기 이미지 센서의 현재의 모션 벡터를 생성하도록 구성된 모션 벡터 검출 모듈과, 복수 개의 사용자 정의 움직임 패턴을 저장하기 위한 움직임 패턴 저장부와, 상기 복수 개의 사용자 정의 움직임 패턴 기록 중 하나와 상기 일련의 연속된 모션 벡터 사이를 매칭하도록 구성된 움직임 패턴 매칭 모듈을 포함한다.
바람직하게는, 상기 움직임 패턴은 상기 이동 전화의 사용자에 의해 미리 정의된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 이동식 핸드헬드 장치의 기능을 실행하는 방법이 제공된다. 이 방법은 a) 상기 이동식 핸드헬드 장치의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신하는 단계와, b) 상기 디지털 이미지에 따라 사용자 정의 움직임 패턴을 식별하는 단계와, c) 상기 사용자 정의 움직임 패턴에 따라 상기 기능을 실행하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 상기 b) 단계와 c) 단계 사이에서 상기 사용자 정의 움직임 패턴을 저장된 미리 정의된 움직임 패턴과 매칭하는 단계를 더 포함하며, 상기 c) 단계는 상기 매칭에 따라 실행된다.
별다른 정의가 없는 한 본 명세서에 사용된 모든 기술 및 과학 용어는 본 발명에 속하는 분야의 당업자가 통상적으로 이해하는 것과 동일한 의미를 갖는다. 본 명세서에서 제공하는 재료, 방법 및 예들은 단지 예시일 뿐이며, 제한하려는 것이 아니다.
본 발명에 따른 방법 및 시스템의 구현은 소정의 선택된 작업 또는 단계를 수동, 자동 또는 이들의 조합으로 실행 또는 완료하는 것을 포함한다. 또한, 본 발명에 따른 방법 및 장치의 실제 구현 및 바람직한 실시 형태의 기구에 따르면, 소정 펌웨어의 소정 운영 체제상에서 하드웨어 또는 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 다수의 선택된 단계들을 구현할 수 있다. 예를 들면, 하드웨어로서, 본 발명의 선택된 단계들을 칩 또는 회로로 구현할 수 있다. 소프트웨어로서, 본 발명의 선택된 단계들을 임의의 적절한 운영 체제를 사용하는 컴퓨터가 실행할 수 있는 복수 개의 소프트웨어 명령으로 구현할 수 있다. 어떤 경우라도 본 발명의 방법 및 장치의 선택된 단계들은 복수 개의 명령을 실행하기 위한 컴퓨팅 플랫폼과 같은 데이터 프로세서에 의해 실행할 수 있다고 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른, 소정 경로를 따라 얻은 일련의 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 장치를 개략적으로 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른, 조합된 하나의 움직임 패턴을 형성하는 연속된 모션 벡터의 세트의 예시적인 그래픽를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른, 일련의 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 4단계 프로세스의 간략한 흐름도,
도 4a는 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른, 변환 장치에 의해 캡처된 2개의 연속된 디지털 이미지의 그래픽 표현을 나타낸 도면,
도 4b는 도 4a의 2개의 디지털 이미지 중 제1 이미지의 그래픽 표현을 나타낸 도면,
도 4c는 도 4a의 2개의 디지털 이미지 중 제2 이미지의 그래픽 표현을 나타 낸 도면,
도 4d는 도 4a의 제1 디지털 이미지 및 제2 디지털 이미지에서 대응하는 영역의 픽셀 위치 결정 사이의 편차를 개략적으로 예시한 도면,
도 4e는 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른 일련의 모션 벡터의 생성을 예시한 흐름도,
도 5a는 특정 움직임 패턴을 나타내는 일련의 모션 벡터의 예시적인 그래픽 표현을 나타낸 도면,
도 5b는 도 5a의 일련의 모션 벡터에 따라 생성된 일련의 정규화된 모션 벡터의 예시적인 그래픽 표현이다.
도 5c는 도 5a의 일련의 모션 벡터와 도 5b의 일련의 정규화된 모션 벡터에 공통되는 패턴인 예시적인 문자의 그래픽 표현을 나타낸 도면,
도 6a는 본 발명의 일실시 형태에 따른 일련의 정규화된 모션 벡터를 생성하는 과정의 단순화된 흐름도,
도 6b는 본 발명의 일실시 형태에 따른 일련의 정규화된 모션 벡터를 생성하는 과정의 또 하나의 단순화된 흐름도,
도 7은 예시적인 정규화된 모션 벡터의 세트 및 상응하는 모션 벡터의 세트의 예시적인 그래픽 표현을 나타낸 도면,
도 8a는 "3"자형 움직임 패턴을 따라 얻은 일련의 디지털 이미지에 따라 생성된 일련의 정규화된 모션 벡터와, "3"자 및 "6"자형 움직임 패턴에 각각 대응하도록 구성된 한 쌍의 패턴 샘플 기록의 그래픽 표현을 나타낸 도면,
도 8b는 도 8a에 도시된 움직임 패턴과 관련하여 여러 패턴 샘플 기록의 유사도 수준치를 각각 포함하는 2개의 테이블을 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 일실시 형태에 따른, 움직임 패턴을 패턴 샘플 보관부에 기록한 도중, 그리고 기록된 움직임 패턴을 이용하는 도중의 이동 전화 및 그 디스플레이의 일부를 도시한 도면.
첨부 도면을 참조로 본 발명을 설명할 것인데, 이는 단지 예시일 뿐이다. 도면을 상세히 참조함에 있어, 도시된 세부 사항들을 예시를 위한 것이고, 본 발명의 바람직한 실시 형태들의 예시적인 논의를 위한 것이며, 본 발명의 원리 및 개념적 측면의 가장 유용하고 이해하기 쉬운 설명으로 여겨지는 것을 제공하기 위해 제시됨을 강조하는 바이다. 이와 관련해서, 본 발명의 근본적 이해에 필요한 것 이상으로 상세히 구조적 세부 사항을 보여주려는 시도는 없으며, 당업자라면 상세한 설명과 첨부 도면으로부터 본 발명의 여러 형태를 어떻게 실제로 구현할 수 있을 것인가를 명확히 알 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 형태들은 미리 정의된 움직임 경로가 식별될 때마다 디지털 이미지를 상응하는 제어 신호로 변환하는 장치 및 방법을 포함한다.
본 발명에 따른 장치 및 방법의 원리와 동작은 첨부 도면 및 이하의 상세한 설명으로부터 더 잘 이해할 수 있을 것이다.
본 발명의 적어도 하나의 실시 형태를 상세히 설명하기에 앞서, 본 발명의 용도는 이하의 설명에 개시되어 있거나 첨부 도면에 예시되어 있는 구조의 세부 사 항과 구성품의 배열에 한정되지 않음을 이해해야 한다. 본 발명은 그 밖의 실시 형태가 가능하거나, 여러 방식으로 실시 또는 실행할 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 문언과 용어는 설명하기 위한 것이며, 제한이 아님을 이해해야 한다.
본 발명의 일실시 형태는 일련의 현재의 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 장치이다. 이 장치는 이미지 센서와 연결되어 있는 이미지 입력 변환 장치를 포함한다. 이 이미지 입력 변환 장치는 이미지 센서의 변위 도중 캡처된 일련의 디지털 이미지를 수신하여 움직임 패턴을 식별하도록 구성되어 있다. 이 변환 장치는 식별된 움직임 패턴을 제어 신호로 변환하도록 구성된 움직임 패턴 변환기를 더 포함한다.
본 발명의 다른 실시 형태는 움직임 패턴을 제어 신호로 변환하는 방법이다. 이 방법은 몇 개의 단계를 포함한다. 제1 단계에서는 이미지 센서 통합식 장치의 변위 도중 일련의 디지털 이미지를 캡처한다. 상기 장치는 대략 제스처 또는 무작위 움직임에 따라 변위할 수 있다. 이미지 센서 통합식 장치의 움직임 도중에 캡처된 일련의 디지털 이미지를 분석하여 실행된 움직임 패턴을 식별한다. 식별된 미리 정의된 움직임 패턴을 다수의 미리 저장된 제스처 기록 중 하나와 대응시키는데, 각각의 기록은 상이한 미리 정의된 움직임 패턴의 샘플을 포함한다. 대응 관계가 발견되고 나면 상응하는 제어 신호를 생성한다.
변환 장치는 PDA, 이동 전화, 무선 핸드헬드 장치 또는 노트북 컴퓨터와 같이 이미지 센서와 통합 또는 연결되어 있는 임의의 프로세서 기반 장치로 이해될 수 있다.
제어 신호는 이동통신 장치, 프로세서 또는 컴퓨터 프로그램과 같은 기능 유닛에 입력되는, 신호 또는 간섭과 같은 특정 작용을 개시하는 자극, 입력 또는 부호로 이해할 수 있다.
움직임 패턴 또는 제스처는 문자 형상, 부호 형상, 선형 형상, 공간 형상, 또는 소정 물체의 형상과 같은 특정 형상의 윤곽을 대략 또는 정확하게 따르는 궤도에 따라 이루어지는 물체의 임의의 움직임으로 이해할 수 있다. 또한, 움직임 패턴은 알려져 있는 손 제스처의 궤도를 따르는 물체의 임의의 움직임이나, 알려져 있는 활동을 행하는 도중 수족의 전형적인 움직임으로 이해할 수도 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시 형태에 따른, 카메라가 미리 정의된 움직임 패턴 또는 제스처를 따라 움직였는지를 결정하기 위해 카메라가 움직임에 따라 얻은 일련의 디지털 이미지를 변환하는 예시적인 장치(1)가 도시되어 있다. 이 변환 장치(1)는 지정된 이미지 입력 모듈(4)을 통해서 이미지 센서(3)로부터 일련의 디지털 이미지(2)를 수신하도록 구성되어 있다. 이미지 센서는 CMOS 센서 또는 CCD 센서인 것이 바람직하다. 이미지 센서(3)는 변환 장치에 결합되어 있는 것이 바람직하다. 그러한 실시 형태에서는 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 변환 장치가 변위하는 동안 일련의 디지털 이미지를 얻는다. 카메라가 통합된 이동 전화가 그러한 실시 형태의 일례이다.
본 발명의 다른 실시 형태에서, 이미지 입력 변환 장치는 무선 연결을 통해, 또는 확장 케이블을 경유해서 이미지 센서에 연결되어 있다. 그러한 실시 형태에서는 변환 장치로부터 분리된, 미리 정의된 움직임 패턴의 후보를 따라 이미지 센서 가 변위하는 동안 일련의 디지털 이미지를 얻는다. 그러한 실시 형태의 일례로서, 블루투스® 송신기에 결합되어 있는 이미지 센서를 포함하는 별도의 유닛과 통신하는 이동 전화 또는 PDA를 들 수 있다. 그러한 실시 형태에서는 일련의 디지털 이미지를 조정식 무선 연결을 통해 변환 장치로 전송한다. 별도의 유닛은 펜 또는 링 형상으로 되어 있어 사용자가 이를 쉽게 변위시킬 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
변환 장치는 사용자가 일련의 디지털 이미지의 캡처를 개시 및 종료할 수 있게 하도록 구성된 사용자 인터페이스를 포함하는 것이 바람직하다. 이동 전화에서는, 예컨대 키패드 상의 지정된 키들을 눌러 작성할 수 있는 간단한 명령어 세트를 통해 캡처를 개시하거나, 이동 전화의 하우징 상의 지정된 버튼을 눌러 캡처를 개시할 수 있다. 일련의 디지털 이미지의 캡처를 개시 및 종료하기 위해서 사용자는 버튼을 누르고 있거나, 버튼을 한 번 눌러 캡처를 개시하고 버튼을 두 번째로 눌러 캡처를 종료할 수 있다. 즉, 사용자가 제스처의 시작과 끝을 정의한다.
일련의 디지털 이미지(2)는 모션 벡터 생성기(7)로 전달된다. 일련의 연속된 디지털 이미지(2)는 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 얻을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는데, 이에 대해서는 후술한다. 모션 벡터 생성기(7)를 이용하여 디지털 이미지를 일련의 모션 벡터로 변환하는데, 이들 일련의 모션 벡터는 후술하는 바와 같이 추후 움직임 패턴 변환기(5)에 의해 수집되어 제어 신호(6)로 변환된다. 이러한 변환의 결과 변환 장치(1)의 사용자는 이미지 센서(3)를 미리 정의된 움직임 패 턴을 따라 움직이게 함으로써 변환 장치(1) 또는 관련 장치의 여러 기능을 제어할 수 있게 된다. 또한, 그러한 변환으로 인해 변환 장치의 사용자는 이미 정의되어 있는 여러 문자 또는 표시를 나타내는 신호를 마찬가지 방식으로 입력할 수 있게 된다. 제어 신호(6)는 관련 애플리케이션으로 전달되는데, 이에 대해서는 후술한다.
도 2를 참조하면, 조합되면 하나의 움직임 패턴(101)을 형성하는 연속된 모션 벡터(100)의 세트의 그래픽 표현이 도시되어 있다. 움직임 패턴(101)의 각각의 모션 벡터(100)는 특정 시간 세그먼트 동안의 변환 장치의 움직임을 나타낸다.
전술한 바와 같이, 모션 벡터 생성기(7)와 움직임 패턴 변환기(5)는 일련의 디지털 이미지(2)를 제어 신호(6)로 변환하기 위해 이용된다. 변환 장치(1)는 다수의 상이한 미리 정의된 움직임 패턴을 각각 상이한 제어 신호로 변환하도록 구성되어 있는 것이 바람직하다. 그러한 실시 형태에서 사용자는 일련의 연관된 특정 제어 신호에 대한 정보를 움직임 패턴 변환기(5)로 전송하기 위해 미리 정의된 움직임 패턴의 윤곽을 따르는 궤도(102)를 따라서 대략적으로 변환 장치(1)를 움직이게 한다. 미리 정의된 움직임 패턴을 식별하고 이를 특정 제어 신호와 연관시키기 위해서 모션 벡터 생성기(7)는 이미지 프로세싱을 이용하는 것이 바람직하다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른, 일련의 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 4단계 프로세스의 흐름도가 도시되어 있다. 첫째 201단계에서 움직임 패턴 변환기는 일련의 디지털 이미지를 수신한다. 본 발명의 일실시 형태에서 각각의 디지털 이미지는 복수 개의 컬러 픽셀을 포함하며, 각각의 픽셀은 컬러 정보를 포함한다. 각 픽셀의 컬러 정보는 이미지 프로세싱에 이용된다.
202단계에서는 움직임 패턴 변환기에 의해 일련의 모션 벡터가 생성된다. 전술한 바와 같이, 일련의 디지털 이미지는 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 얻은 것이다. 일련의 디지털 이미지가 얻어지는 동안 상기 미리 정의된 움직임 패턴을 식별하기 위해서는 미리 정의된 움직임 패턴을 포함하는 모션 벡터를 개별적으로 계산해야 한다. 바람직하게는 모션 벡터 생성기에 의해 2개의 연속된 디지털 이미지 사이의 차이에 기초해서 일련의 모션 벡터를 각각 계산한다.
도 4a, 도 4b, 도 4c 및 도 4d를 참조하면, 부분적으로 캡처되어 2개의 연속된 디지털 이미지(300, 301)에 의해 표현되는 영역이 도시되어 있다. 도 4a는 2개의 연속된 디지털 이미지를 보여주고 있는데, 이들 이미지는 전술한 바와 같이 움직임 패턴을 결정하기 위해 변환 장치가 이용하는 모션 벡터 중 하나를 계산하기 위해 이용된다. 변환 장치(302)의 모션 벡터는 제1 디지털 이미지(300)와 제2 디지털 이미지(301)의 위치 결정 사이의 편차에 기초해 추정된다. 도 4a는 도면부호 303으로 표시된 이동 방향을 갖는 변환 장치에 의해 캡처된 제1 디지털 이미지(300)와 제2 디지털 이미지(301)를 보여주고 있다. 이들 디지털 이미지는 동일한 일련의 디지털 이미지에 속하기 때문에 치수가 동일하며, 따라서 동일한 좌표계를 이용한다고 할 수 있다. 프레임의 좌측 하단 코너에 원점이 있는 좌표계를 이용하는 것이 바람직하다.
디지털 이미지(300 및 301)의 위치 결정 사이의 편차를 계산하기 위해서는 두 이미지에서 유사한 패턴 또는 영역을 나타내는 기준 영역을 식별하는 것이 바람직하다. 도 4b는 제1 디지털 이미지(300) 및 해당 기준 영역(305)을 보여주고 있다. 도 4c는 제2 디지털 이미지(301) 및 해당 기준 영역(306)을 보여주고 있다. 기준 영역(305 및 306)은 이미지(300 및 301)에서 캡처된 이미지의 동일한 부분을 나타낸다.
제1 디지털 이미지(300)의 소정 영역에 대응하는 제2 디지털 이미지(301)의 영역을 식별하기 위해서는 블록 매칭 알고리즘을 이용하는 것이 바람직하다. 본 발명의 일실시 형태에서는 예시적인 절대 차이의 합(SAD:Sum of Absolute Difference) 알고리즘을 이용해서 디지털 이미지(301)의 경계 내에서 대응하는 영역을 선택한다. 이 SAD 과정은 제1 디지털 이미지 중의 특정 영역과 제2 디지털 이미지(301) 내의 여러 대응 영역 후보 사이의 유사성을 정량화하기 위해 이용된다. 이 정량화의 결과를 이용해서 대응 영역을 결정한다. 블록 매칭 과정의 계산상 복잡성을 줄이기 위해 개발된 그 밖의 알고리즘도 이용할 수 있다. 예를 들면, 절대 차이의 부분합(PSAD:Partial Sum of Absolute Difference), 절대 차이의 평균(MAD:Mean of Absolute Difference), 3단계 검색(TSS:Three Step Search), 변형된 움직임 추정 알고리즘(MMEA:Modified Motion Estimation Algorithm), 또는 독립 직교 검색 알고리즘(IOSA:Independent Orthogonal Search Algorithm)을 이용해서 제2 디지털 이미지의 대응 영역을 선택할 수 있다. 이들 SAD, PSAD, MMEA 및 IOSA 알고리즘을 공지되어 있으므로 더 이상의 상세한 설명을 생략한다.
도 4d는 제1 디지털 이미지의 특정 영역의 픽셀(307)과 제2 디지털 이미지의 대응하는 영역의 상응하는 픽셀(308)의 위치 결정 사이의 편차를 보여주고 있다. 이 편차는 변환 장치의 움직임 방향과 반대인 방향을 갖는 모션 벡터를 반영한다. 이 편차는 제1 디지털 이미지 내의 특정 픽셀(307)과 제2 디지털 이미지 내의 상응하는 픽셀(308)의 좌표 사이의 변화를 나타내는 두 숫자(즉 Mx, My)의 세트로서 표현되는 것이 바람직하다.
도 4에 도시한 모션 벡터 검출 과정은 단지 예시적인 과정임에 유의해야 한다. 비SAD 방법을 포함하는 그 밖의 많은 모션 벡터 검출 과정 및 계산을 이용해서 2개의 연속된 디지털 이미지에 따라 모션 벡터를 생성할 수 있다.
바람직하게는 일련의 디지털 이미지 중의 연속된 이미지 쌍 각각에 대해 모션 벡터를 추정한다. 따라서 일련의 디지털 이미지에서 첫째와 마지막을 제외한 각각의 디지털 이미지를 이용해서 2개의 연이은 모션 벡터를 추정한다. 첫째와 마지막 디지털 이미지를 제외한 모든 나머지 디지털 이미지를, 전술한 바와 같이 대응하는 영역을 찾는 제2 디지털 이미지로서, 그리고 나서는 대응하는 영역을 블록 매칭 과정을 위한 기준으로서 이용하는 제1 디지털 이미지로서 이용한다. 바람직하게는 모든 추정된 모션 벡터를 포함하는 어레이를 계산해서 움직임 패턴으로서 저장한다. 바람직하게는, 어레이 중의 각각의 기록은 2개의 연속된 디지털 이미지의 대응하는 영역의 픽셀 사이의 편차를 나타내는 2개의 수치(즉, Mx, My)의 세트이다.
도 4e를 참조하면, 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른 일련의 모션 벡터의 생성을 예시한 흐름도가 도시되어 있다. 일련의 모션 벡터를 생성하는 제1 단계(351)에서는 품질 임계치를 정한다. 어떤 모션 벡터의 추정된 품질이 상기 품질 임계치를 초과하는 경우 그 벡터를 유효한 모션 벡터로 정의한다. 이러한 능력으로 인해서, 바람직하게는 이전의 모션 벡터와 관련하여, 모션 벡터값의 유효성을 추정하기 위해 이용되는 많은 공지된 알고리즘을 통합할 수 있게 된다. 품질 임계치는 프로세스의 추후 단계(356)에서 이용된다.
후속 단계(352)에서는 모션 벡터 어레이를 초기화한다. 이 모션 벡터 어레이는 정의되지 않은 수의 모션 벡터를 저장하도록 구성되어 있다. 이 어레이는 융통성을 보장하도록 동적으로 정의하는 것이 바람직하다. 그 다음 과정은 대기 단계(353)로서, 이 대기 단계에서는 초기화 신호를 수신할 때까지 모션 벡터를 기록하지 않는다. 바람직하게는 사용자가 미리 정의된 버튼을 눌러야 그러한 초기화 신호를 생성할 수 있다. 초기화 신호가 생성된 후에는 360 및 361단계에서 현재의 프레임과 다음의 캡처된 프레임을 검색하여 모션 벡터의 계산을 가능하게 한다. 도 4a 내지 도 4d와 관련하여 전술한 바와 같이 현재 프레임과 다음의 캡처된 프레임을 이용해서 모션 벡터를 계산하는 것이 바람직하다. 본 과정은 반복적이기 때문에, 354단계에서 전술한 바와 같이 모션 벡터 생성기에 의해 2개의 연속된 프레임 각각에 대해 모션 벡터를 계산하는 것이 바람직하다.
355단계에서는 선행 단계에서 계산된 품질 임계치를 사용한다. 계산된 모션 벡터의 품질 수준이 품질 임계치 미만이거나, 계산된 모션 벡터로부터 변환 장치가 변위하지 않았음이 입증되면(356단계) 다른 모션 벡터를 계산한다. 반면, 계산된 모션 벡터의 품질 수준이 품질 임계치를 초과하고, 계산된 모션 벡터로부터 변환 장치가 변위하였음이 입증되면, 계산된 모션 벡터를 모션 벡터 어레이에 추가한 다(357단계). 다음 단계(358)에서는 종료 신호의 수신을 검출한다. 본 발명의 일실시 형태에서 사용자는 지정된 버튼을 눌러 종료 신호를 생성할 수 있다. 종료 신호가 수신되지 않으면 다른 모션 벡터를 계산한다.
전술한 바와 같이, 2개의 현재 프레임 중 나중 프레임과, 나중 프레임으로서 사용되는 추가의 프레임 사이의 차이에 따라 추가적인 모션 벡터를 계산하는 것이 바람직하다. 따라서 종료 신호의 수신이 검출되지 않았으면 361단계로 되돌아가, 2개의 현재 프레임 중 나중 프레임을 포워딩해서 다음의 캡처된 프레임으로 다음 모션 벡터를 계산한다. 도 4e에 추가 도시된 바와 같이, 일련의 모션 벡터를 획득하는 것은 반복적으로 계산되는 순환 과정이다.
도 4e에 도시된 바와 같이, 초기화 신호와 종료 신호의 수신 사이의 기간 중에 주기적 방식으로 모션 벡터를 모션 벡터 어레이에 추가한다. 전술한 바와 같이 바람직하게는 사용자가 그러한 신호를 생성할 수 있는 능력이 있으므로, 사용자는 특정 움직임 패턴을 기록하기 위한 특정 기간을 정할 수 있다. 일련의 연속된 모션 벡터를 포함하는 모션 벡터 어레이가 생성되면 과정이 종료된다(359단계). 생성된 일련의 모션 벡터는, 전술한 바와 같이 변환 장치의 변위 동안 실행된 특정 움직임 패턴을 나타낸다.
도 2를 다시 참조하면, 미리 정의된 궤도(102)를 따라 얻은 실시간 디지털 이미지에 기초한 일련의 모션 벡터(100)가 도시되어 있다. 2개의 연속된 점(103) 사이의 각각의 선(104)은 특정 시간 세그먼트 동안 변환 장치의 움직임과 연관된 계산된 모션 벡터를 나타낸다. 도 2는 S자형의 미리 정의된 궤도를 따라 움직임 패 턴(101)을 얻은 본 발명의 바람직한 일실시 형태를 보여주고 있다.
다시 도 3을 참조한다. 전술한 바와 같이, 일련의 디지털 이미지에 따라 일련의 모션 벡터를 생성한다. 다음 단계(203)는 일련의 모션 벡터를 다수의 미리 정의된 움직임 패턴 중 하나와 매칭시키는 것이다. 특정 움직임 패턴대로 얻은 일련의 디지털 이미지에 따라 일련의 모션 벡터를 생성한다. 사용자는 변환 장치를 이용해서 다수의 움직임 패턴을 입력할 수 있다. 각각의 움직임 패턴을 이용해서 상이한 제어 신호를 생성한다. 본 발명의 일실시 형태에서 움직임 패턴 변환기는 패턴 샘플 기록을 포함하는 패턴 샘플 보관부를 포함하며, 각각의 패턴 샘플 기록은 상응하는 제어 신호와 연관되어 있다. 패턴 샘플 기록의 수는 가변적이어서 사용자가 조정할 수 있는 것이 바람직하다. 각각의 패턴 샘플 기록은 미리 정의된 수, 바람직하게는 24개의 모션 벡터의 어레이를 포함하는 것이 바람직하다. 전술한 바와 같이, 일련의 공간 모션 벡터가 획득되는 경우, 각각의 패턴 샘플 기록은 일련의 공간 모션 벡터를 포함하는 것이 바람직하다. 모션 벡터는 길이가 균일해서 단일 유닛으로서 어드레싱이 가능한 것이 바람직하다. 따라서 모션 벡터는 관련된 움직임 패턴을 따르는 방향 상의 변화만을 반영한다. 각 어레이의 모션 벡터는 특정의 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 순차적으로 배열되어 있다. 그러한 움직임 패턴의 형상은 통상적인 문자의 형태이거나, 통상적인 부호, 통상적인 기호, 또는 서명과 같은 개별 구성된 표시일 수 있으며, 이에 대해서는 후술한다.
도 5a, 도 5b 및 도 5c를 참조하면, 특정 움직임 패턴(101)을 판단하기 위한 일련의 모션 벡터와, 길이가 균일한 일련의 정규화된 모션 벡터(500)와, 예시적인 문자(501)가 각각 도시되어 있다. 도 5a의 일련의 모션 벡터의 그래픽 표현은 전술한 도 2의 경우와 유사하다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일실시 형태에 따르면 움직임 패턴 변환기는 패턴 샘플 보관부를 포함한다. 그러한 실시 형태는 움직임 패턴 변환기가 획득된 일련의 모션 벡터를, 상이한 미리 정의된 움직임 패턴을 각각 포함하는 다수의 패턴 샘플 기록 중 하나와 대응시킬 수 있게 한다. 그러나, 길이가 균일한 일련의 미리 정의된 모션 벡터를 포함하는 패턴 샘플 기록과는 달리, 획득된 일련의 모션 벡터는 도 2에 도시된 바와 같이 길이가 다른 정의되지 않은 개수의 모션 벡터를 포함한다. 본 발명의 일실시 형태에 따르면, 획득된 일련의 모션 벡터를 패턴 샘플 보관부의 기록과 비교하기 전에 수집 및 조작해서, 바람직하게는 길이가 균일한 정규화된 벡터를 형성한다.
도 6a를 참조하면, 본 발명의 일실시 형태에 따른 일련의 정규화된 모션 벡터를 생성하는 5단계 과정의 흐름도가 도시되어 있다. 후술하는 바와 같이, 일련의 모션 벡터를 특정 움직임 패턴을 나타내는 일련의 모션 벡터를 저장하는 기록과 비교한다. 그러한 기록은 특정 움직임을 포함하는 미리 정의된 개수의 모션 벡터를 갖는다. 일련의 모션 벡터를 저장된 기록과 매칭하기 위해서는, 그러한 기록에 저장되어 있는 미리 정의된 개수의 모션 벡터에 따라 일련의 모션 벡터를 세그먼트화해야 한다. 그러한 세그먼트화는 매칭 과정을 가능하게 하며, 이에 대해서는 더 상세히 후술한다.
제1 단계(601)에서는, 전술한 바와 같이 움직임 패턴을 나타내는 일련의 모 션 벡터를 수신한다. 획득한 일련의 모션 벡터는 특정 길이를 갖는 모션 벡터를 각각 포함하는 다수의 기록을 갖는 어레이인 것이 바람직하다.
다음 단계(602)에서는 움직임 패턴의 길이를 추정한다. 이 추정은 획득한 일련의 모션 벡터 각각의 길이를 합함으로써 이루어진다. 움직임 패턴의 길이를 추정함으로써 길이 통합 모션 벡터들의 길이를 결정할 수 있다(603단계). 획득한 일련의 모션 벡터의 총 길이는 필요한 개수의 모션 벡터를 나타내는 미리 정의된 수로 나누는 것이 바람직하다. 전술한 바와 같이 패턴 샘플의 각각의 기록은 미리 정의된 개수(예컨대 24개)의 모션 벡터를 갖는 어레이를 포함한다. 다음 단계(604)에서는 획득한 일련의 모션 벡터를 길이 통합 세그먼트 모션 벡터로 분할하며, 이들 세그먼트 모션 벡터는 추후 정규화하는데, 이는 획득한 일련의 모션 벡터를 패턴 샘플 각각에 대해 비교하기 전에 이루어진다. 길이 통합 모션 벡터의 수는 패턴 샘플에 저장된 모션 벡터의 개수에 해당한다. 이 과정 도중, 획득한 일련의 모션 벡터를 유사한 개수의 길이 통합 모션 벡터로 분할한다. 바람직하게는, 전술한 바와 같이 움직임 패턴의 길이를 모션 벡터로서 표현되는 미리 정의된 개수의 세그먼트로 나눔으로써 각각의 길이 통합 모션 벡터의 길이를 계산한다. 계산된 길이를 보관하여 일련의 모션 벡터를 길이가 동일한 그룹으로 세그먼트화할 수 있게 하며, 이에 대해서는 후술한다.
전술한 바와 같이, 604단계에서는, 획득한 일련의 모션 벡터의 전체 길이를 일련의 모션 벡터의 전체 길이에 따라 추정한 후, 획득한 일련의 모션 벡터를 연속적인 정규화된 모션 벡터의 세그먼트로 분할할 수 있다.
도 6b를 참조하면, 본 발명의 바람직한 일실시 형태에 따른, 도 6a에 도시된 정규화된 모션 벡터 생성 과정의 더 상세한 흐름도가 도시되어 있다. 도 6b에서, j는 현재의 정규화된 모션 벡터의 연속 순서를 나타내고, i는 현재의 모션 벡터의 연속 순서를 나타내며, E는 현재의 모션 벡터들의 개수를 나타내고, L은 현재의 모션 벡터들의 전체 길이를 나타내며, M은 정규화된 모션 벡터들의 개수(예컨대 24개)를 나타내고, N은 정규화된 모션 벡터를 나타내며, V는 현재의 모션 벡터를 나타내고, A는 길이 통합 모션 벡터의 균일한 길이를 나타내며, C는 현재의 길이 통합 모션 벡터를 형성하는 모션 벡터들의 세그먼트의 현재 길이를 나타내고, F는 균일한 길이(A)와 현재 처리되는 정규화된 모션 벡터(N(j))의 길이 사이의 차이를 나타낸다.
먼저, 바람직하게는 어레이(V(i)) 중에 저장되어 있는, 움직임 패턴을 나타내는 일련의 모션 벡터를 수신한다(651단계). 이 획득한 일련의 모션 벡터는 특정 길이를 갖는 모션 벡터를 각각 포함하는 다수의 기록을 갖는 어레이인 것이 바람직하다. 일련의 모션 벡터를 수신하고 나면 움직임 패턴의 길이를 추정한다. 652-657 단계에 도시된 바와 같이, 길이 추정은 획득된 일련의 모션 벡터 각각의 길이를 합함으로써 이루어진다. 654-656 단계에 도시된 바와 같이, 모든 모션 벡터의 길이를 합해서 단일 변수(L)를 얻는 반복 과정을 통해 길이를 합하게 된다. 657 단계에서, 움직임 패턴의 길이를 추정하고 나면, 획득된 일련의 모션 벡터의 전체 길이(L)를 필요한 개수의 모션 벡터(M)를 나타내는 미리 정의된 수로 나눈다. 이 나눗셈의 결과(A)는 균일한 길이가 되며, 이 균일한 길이에 따라 일련의 모션 벡터를 세그먼트 화해서 정규화된 모션 벡터를 형성한다(662-669단계). 이제는 658-659단계에서 정규화된 모션 벡터의 생성 과정에 이용되는 여러 변수들을 리셋한다. 그리고 나서, 660-671단계에서는 657단계에서 결정한 균일한 길이(A)에 따라 정규화된 모션 벡터를 생성하는 하위 과정을 실시한다. 이 하위 과정을 반복적이어서, 연속된 정규화된 모션 벡터의 생성을 가능하게 하는데, 이에 대해서는 후술한다. 하위 과정을 반복할 때마다 현재 처리되는 모션 벡터를 나타내는 변수가 초기화된다. 바람직하게는 현재 처리되는 정규화된 벡터(N(j))와 그 현재 길이를 나타내는 변수(C)를 초기화한다(661 및 660단계). 그리고 나서, 662-665단계에서 다수의 연속된 모션 벡터를 추가하여 현재 처리되는 정규화된 모션 벡터(N(j))를 형성한다. 연속된 모션 벡터를 계속 추가하는데, 이는 그 길이의 합이 균일한 길이(A)를 초과하지 않는 한 계속한다(662단계). 따라서 후속하는 연속된 모션 벡터를 연결함으로써, 현재 처리되는 세그먼트가 추정된 균일한 길이(A)를 초과해서 연장된다. 추정된 균일한 길이(A)를 초과하지 않기 위해서, 세그먼트를 포함하는 연결된 연속 모션 벡터들의 길이와 정규화된 길이 사이의 격차(A-C)를 연속된 모션 벡터의 일부(F·V(i))에 의해 완성한다(666 및 667단계). 668단계에서 연속된 모션 벡터의 나머지를, 과정의 후속 반복(j+1) 동안 처리되는, 후속하는 정규화된 벡터(N(j+1))를 포함하는 제1 벡터로서 추가한다. 바람직하게는 669 단계에서 최종 벡터의 길이 또는 그 일부를 추가한 후, 새로운 세그먼트(N(j))를 균일한 유닛 사이즈로 정규화하는데(N(j)=N(j)/Length(N(j))), 이에 대해서는 상세히 후술한다. 671단계에서는 최종 모션 벡터가 최종 세그먼트에 할당될 때까지 660 내지 671단계의 반복적 하위 과정 을 계속한다. 따라서 672 단계에서, 정규화된 모션 벡터 생성 과정 도중 일련의 정규화된 벡터, 바람직하게는 정규화된 벡터의 어레이를 생성한다. 획득한 일련의 모션 벡터들과는 달리, 일련의 정규화된 모션 벡터들은 그 길이가 균일하다. 균일한 모션 벡터의 생성 과정이 종료되면, 일련의 정규화된 모션 벡터를 다수의 잠재적 패턴 샘플 기록과 직접 비교할 수 있다. 도 5b는 그러한 일련의 균일한 모션 벡터의 그래픽 표현이다.
정규화된 모션 벡터의 생성 과정 도중 각각의 모션 벡터는 모션 벡터 길이로 나눔으로써 정규화된다(N(j)=N(j)/Length(N(j))). 특히, 이 정규화 부분은 바람직하게는 하기 수학식으로 정의된다.
Figure 112008013129941-pct00001
Figure 112008013129941-pct00002
여기서, (x', y')는 정규화된 모션 벡터를 나타내고, (x, y)는 정규화되기 전의 길이가 통합된 모션 벡터를 나타낸다. 전술한 바와 같이 모션 벡터를 정규화하고 나면, 이들과 패턴 샘플 기록의 모션 벡터 사이의 차이는 각도 편차만을 반영하는 것이 바람직하다. 이 예에서는 전술한 바와 같이, 그리고 도 4e에 도시된 바와 같이 벡터를 유닛 길이(1)로 정규화한다.
도 8a 및 도 8b를 참조하면, 본 발명의 일실시 형태에 다른, 3 가지의 일련 의 정규화된 모션 벡터의 그래픽 표현 및 수치적 표현이 각각 도시되어 있다. 전술한 바와 같이, 일련의 모션 벡터는 정규화되어 있어, 다수의 잠재적인 패턴 샘플 기록과 직접 비교할 수 있다.
전술한 바와 같이, 각각의 패턴 샘플 기록은 미리 정의된 개수의 정규화된 모션 벡터를 포함한다.
특정 패턴 샘플 기록이 일련의 정규화된 모션 벡터에 대응하는지 평가하기 위해서, 한 세트의 상호 관련치를 계산하는 것이 바람직하다. 한 세트의 각각의 상호 관련치는 정규화된 모션 벡터(x', y')와 평가된 패턴 샘플 기록의 상응하는 모션 벡터(Px, Py) 사이의 유사도를 반영하는 유사도 수준치를 나타낸다. 양 모션 벡터는 동일 방식으로 정규화되므로, 이들 모션 벡터 사이의 차이는 이들 사이의 각도 편차만을 반영하는 것이 바람직하다. 바람직하게는 유사도 수준치(SLV:Similarity Level Value)를 상호 관련치로서 계산한다. 이 SLV는 바람직하게는 하기 수학식에 의해 정의된다.
SLV =(x'· Px )+( y' · Py )
모션 벡터(x', y')와 패턴 샘플 기록(Px, Py) 모두가 정규화되므로, 유사도 수준치는 -X와 X 사이에 있으며, 여기서 X는 가장 높은 유사도 수준을 나타내고, -X는 가장 낮은 유사도 수준을 나타낸다. X는 1인 것이 바람직하다. 도 7은 한 세트의 예시적인 정규화된 모션 벡터(800) 및 상응하는 모션 벡터(801)의 그래픽 표 현이다. 도시된 바와 같이, 유사도 수준치(802)는 각각의 정규화된 모션 벡터(800)와 각각의 상응하는 모션 벡터(801) 사이의 각도 편차에 해당한다.
전술한 바와 같이, 일련의 모션 벡터는 특정 패턴 움직임을 정의한다. 모션 벡터들은 연이은 순서로 배열되어 있으며, 이 순서는 변환 장치가 특정 궤도를 따라 변위하는 동안 얻은 일련의 디지털 이미지를 반영한다. 도 2에서 도면부호 102로 나타낸 바와 같이, 임의의 움직임 패턴 궤도는 하나 이상의 선을 따른다. 따라서, 특정 움직임 패턴을 따르는 일련의 디지털 이미지의 열을 생성하기 위해서 변환 장치를 움직임 패턴의 궤도를 따라 변위시킬 수 있다.
바람직하게는 특정 패턴 샘플 기록을 정의하는 모든 모션 벡터들의 유사도 수준치를 합해서, 일련의 정규화된 모션 벡터와 관련하여 패턴 샘플 기록의 유사도 수준을 반영하는 매치 스코어를 산출한다.
도 8a는 "3"자형 움직임 패턴(702)을 따라 얻은 일련의 디지털 이미지에 따라 생성된 일련의 정규화된 모션 벡터를 도시한 도면이다. 또한, 도 8a에는 일련의 정규화된 모션 벡터에 대응하도록 구성된 2개의 예시적인 패턴 샘플 기록도 도시되어 있다. 그 중 하나의 예시적인 패턴 샘플 기록(701)은 "3"자형 움직임 패턴을 위해 구성되어 있으며, 나머지 예시적인 패턴 샘플 기록(700)은 "6"자형 움직임 패턴을 위해 구성되어 있다.
도 8b는 정규화된 모션 벡터 움직임 패턴(702)과 관련하여 상이한 패턴 샘플 기록의 유사도 수준치를 각각 포함하는 2개의 표(703 및 704)를 보여주고 있다. 좌측 표(704)는 "6"자형 움직임 패턴(700)을 위해 구성된 패턴 샘플 기록의 유사도 수준치를 포함하며, 우측 표(703)는 "3"자형 움직임 패턴(701)을 위해 구성된 패턴 샘플 기록의 유사도 기준치를 포함한다. 일련의 정규화된 모션 벡터가 "3"자형 움직임 패턴을 나타내므로, 그 벡터들이 움직임 패턴(701)을 위해 구성된 패턴 샘플 기록의 벡터들과 유사함은 자명하다. 움직임 패턴(703)을 위해 구성된 패턴 샘플 기록의 매치 스코어는 움직임 패턴(704)을 위한 다른 패턴 샘플 기록의 매치 스코어보다 대폭 높다.
본 발명의 일실시 형태에 따르면, 모든 패턴 샘플 기록의 모든 매치 스코어를 계산한다. 매치 스코어의 계산에 기초해서, 매치 스코어가 가장 높은 패턴 샘플 기록을 일련의 정규화된 모션 벡터에 대응하는 기록으로 선택한다. 다른 실시 형태에서는 매칭 임계치를 미리 정의한다. 어떤 패턴 샘플 기록의 매치 스코어가 매칭 임계치보다 높으면 그 패턴 샘플 기록을 선택하고, 나머지 패턴 샘플 기록의 매치 스코어는 계산하지 않는다.
매칭 임계치는 잘못된 매칭을 피하기 위한 수단으로도 이용할 수 있다. 전술한 바와 같이, 매치 스코어가 가장 높은 패턴 샘플 기록을 일련의 정규화된 모션 벡터에 대응하는 기록으로 선택한다. 그러한 실시 형태를 구현함으로써, 정의되지 않았거나 임의의 패턴 샘플에 대략 정의되어 있는 무작위 움직임 패턴을 매치 스코어가 가장 높다는 이유만으로 일련의 정규화된 모션 벡터에 대응하는 패턴으로 선택할 수 있다. 따라서 그러한 잘못된 매칭을 피하기 위해서, 최소 매치 스코어를 결정하는 매칭 임계치를 이용할 수 있다. 바람직하게는 이동 패턴 변환기가 에러가 발생했음을 알리는 에러 메시지와, 바람직하게 매치 스코어 또는 에러 타입을 출력 한다.
전술한 바와 같이 움직임 패턴 변환기는 패턴 샘플 보관부를 포함한다. 각각의 패턴 샘플 기록은, 전술한 바와 같이 상응하는 움직임 패턴에 대응하도록 구성되어 있다. 각각의 패턴 샘플 기록은 제어 신호와 연관되어 있다. 본 발명의 일실시 형태에 따르면, 패턴 샘플 보관부는 통상적인 키보드에서 이용할 수 있는 모든 문자의 움직임 패턴에 대응하도록 구성된 패턴 샘플 기록을 포함한다. 그러한 실시 형태에서는 패턴 샘플의 제어 신호를 변환 장치의 키패드 또는 키보드의 제어 신호로 이용할 수 있다. 변환 장치가 움직임 패턴 궤도를 따라 변위하면 이벤트 통보가 발생하고, 이는 현재 변환 장치의 메모리에서 작동하고 있는 프로그램으로 전송된다.
전술한 바와 같이, 일련의 공간 모션 벡터를 계산할 때 공간 움직임 패턴을 대응시켜 제어 신호를 생성할 수 있다. 그러한 실시 형태에서는, 전술한 바와 같이 각각의 패턴 샘플 기록은 공간 움직임 패턴에 대응하도록 구성된다.
본 발명의 일실시 형태에서 변환 장치는 제어 신호가 지정 목적지로 쉽게 전송되도록 하는 통신 인터페이스 모듈을 더 포함한다. 예를 들면, 셀룰러 송신기를 이용해서 제어 신호를 원격 장치에 송신할 수 있다. 무선 주파수(RF) 송신기와 같은 그 밖의 송신기를 이용해서 제어 신호를 송신할 수도 있다. 예를 들면, Wi-Fi 또는 IEEE 802.11 규정에 기초한 WLAN을 위한 기타 표준에 따른 송신기를 이용해서 제어 신호를 송신할 수 있다. 단거리 디지털 송신의 표준인 블루투스®를 RF 통신용 통신 프로토콜로 이용할 수 있다. 변환 장치는 다른 원격 장치에도 유선 연결될 수 있다. 이러한 유선 연결은 유선 직렬 통신을 제공하는 것이 바람직하다. 직렬 통신에는 RS-232 연결, 이더넷 연결, USB 연결, 셀룰러 송수신기 연결, Firewire 연결, USB2 연결, 블루투스® 연결 또는 IR 연결이 포함될 수 있다. 바람직하게는 USB 또는 USB2 연결을 전원으로 이용해서 변환 장치에 전류를 공급할 수 있다.
그러나, 제어 신호는 일련의 정규화된 모션 벡터와 미리 정의된 패턴 샘플 사이의 대응에 따라 선택하기 때문에, 변환 장치는 패턴 샘플 기록 중 하나에 의해 표현할 수 없는 움직임 패턴은 식별할 수 없다.
도 9를 참조하면, 움직임 패턴을 패턴 샘플 보관부에 기록하는 것을 포함하는 과정인 학습 모드 도중, 그리고 기록된 움직임 패턴의 이용 도중의 이동 전화 및 그 디스플레이의 일부가 개략적으로 도시되어 있다. 본 발명의 일실시 형태에서 움직임 패턴 변환기는 움직임 패턴 학습 유닛을 포함한다. 움직임 패턴 학습 유닛은 학습 모드 도중 사용자가 패턴 샘플 보관부의 기록을 구성하는 것을 허용하도록 구성되어 있다. 이 학습 모드는 여러 면에서 제스처 인식 과정과 유사하다. 패턴 샘플 기록은 개별적으로 구성된 움직임 패턴을 따라 얻은 일련의 디지털 이미지에 대응하도록 구성되어 있다. 학습 모드 도중 패턴 샘플 기록의 구성은 일련의 정규화된 모션 벡터를 생성하는 경우와 동일한 방식으로 이루어진다. 이 생성 과정은 도 4e, 도 6a 및 도 6b와 관련하여 서술한 바 있다.
바람직하게는 새로운 움직임 패턴을 따라 변환 장치를 변위시킴으로써 얻은 일련의 디지털 이미지를 캡처함으로써, 또는 패턴 샘플 기록을 다른 전화통신 기능과 다시 연관시킴으로써 사용자가 패턴 샘플 기록 중 하나를 구성한다.
학습 모드 도중에는 캡처된 일련의 디지털 이미지를 패턴 샘플 기록 중에 저장되어 있는 상응하는 일련의 모션 벡터로 변환함으로써 구성이 실행된다. 전술한 바와 같이, 일련의 정규화된 모션 벡터를 생성하는 경우와 동일한 방식으로 상응하는 일련의 모션 벡터를 생성한다. 또한, 사용자는 관련 제어 신호를 패턴 샘플 기록과 연관시킨다. 도 9에 도시된 예시적인 학습 과정에서 변환 장치는 학습 모드에 있는 카메라가 통합된 이동 전화(900)이다. 도 9에서, 사용자는 움직임 패턴 학습 유닛을 이용해서 계산기 세션을 개시하도록 이동 전화를 작동시키는 제어 신호로 C자형 움직임 패턴(901)을 구성한다. 도면부호 902로 표시된 바와 같이, C자형 움직임 패턴을 지정하기 위해서 사용자는 이동 전화를 C자형 움직임 경로를 따라 이동시킨다. 그러면, 도면부호 903으로 표시된 바와 같이, 이동 전화 스크린(904)은 사용자가 움작암 패턴에 소정 기능을 지정할 수 있게 하는 메뉴를 표시한다. 이 단계에서는 새로운 패턴 샘플 기록이 지정되어 C자형 움직임 패턴과 연관된다. 후속 단계(905)에서 이동 전화 스크린(904)은 새로운 패턴 샘플 기록의 수신을 나타내는 확인 메시지를 표시한다. 새로운 패턴 샘플 기록은, 전술한 바와 같이 C 제스처를 반복해서 저장된 제스처와 샘플 제스처를 비교함으로써(905 및 906) 사용자가 C자형 움직임 패턴(901)을 이동 전화의 계산기 기능에 액세스할 수 있게 하는 단축키로 사용할 수 있게 한다. 움직임 패턴을 나타내는 기록된 일련의 모션 벡터는 길이가 균일한 일련의 정규화된 모션 벡터로 변환되는 것이 바람직하다. 이 변환 과정 은 전술한 변환 과정과 동일한 것이 바람직하다. 그 밖의 어떠한 전화통신 기능도 임의의 패턴 샘플 기록과 연관시킬 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들면, 이동 전화가 특정 전화로 전화를 걸게 하는 제어 신호를 패턴 샘플 기록 중 하나와 연관시킬 수 있다.
전술한 바와 같이, 일련의 모션 벡터의 수신에는 제스처를 식별하라는 명령이 따를 수 있다. 이는 대응하는 패턴 샘플 기록을 찾기 위한 매칭 과정을 개시한다. 패턴 샘플 기록은 전화의 어떠한 기능과도 연관될 수 있다. 따라서 제스처의 실행에 대한 응답으로서, 또한 그와의 상호 관련하에 전화의 어떠한 기능도 수행될 수 있다. 전술한 학습 모드 도중 그러한 일련의 모션 벡터 또는 제스처를 전화의 임의의 기능과 연관시킬 수 있다.
바람직하게는 움직임 패턴 학습 모듈을 이용해서 특정 패턴 샘플 기록의 미리 정의된 움직임 패턴의 연관 관계를 변경한다. 예컨대, 사용자는‘S’문자의 타이핑을 나타내기 위해 이용되는 S자형의 미리 정의된 움직임 패턴을 변환 장치의 작동 중지를 명령하는 작동 중지 명령으로 연관 관계를 변경할 수 있다.
변환 장치는 디스플레이 장치 및 뷰잉 모듈에 결합되어 있는 것이 바람직하다. 뷰잉 모듈은 사용자 입력 인터페이스를 표시하는 디스플레이 장치에 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 출력하도록 구성되어 있다. 사용자 입력 인터페이스는 사용자가 특정 제어 신호를 새로운 패턴 샘플 기록과 연관시킬 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 연관된 제어 신호는 사용자 입력 인터페이스를 이용해서 변환 장치의 기능 또는 변환 장치가 호스팅하는 애플리케이션 중 하나의 기능을 입력 또는 선택 함으로써 선택된다. 사용자 입력 인터페이스는 변환 장치와 통합되어 있는 MMI를 이용하여 사용자가 움직임 패턴을 입력함으로써 이동 패턴 변환기와 인터페이싱할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 사용자는 MMI를 이용해서 새로운 움직임 패턴을 그리고 이를 패턴 샘플 기록으로서 저장할 수 있다. 공지되어 있는 바와 같이, 롤러와 같은 통상적인 포인팅 장치와, 키패드와 같은 통상적인 텍스트 입력 장치를 변환 장치에 연결해서 사용자가 정보를 입력하고 선택을 할 수 있게 할 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스에 기초하여 인터페이스를 표시하는 수단은 공지되어 있으므로 상세한 설명을 생략한다.
바람직하게는 패턴 샘플 기록을 외부 소스로부터 업데이트 또는 추가할 수 있다. 한 가지 바람직한 예로서, 지정된 애플리케이션이 사용자가 개인용 컴퓨터와 같은 호스팅 컴퓨팅 유닛을 이용해서 패턴 샘플 기록을 생성 또는 편집할 수 있게 한다. 지정된 애플리케이션은 사용자가 움직임 패턴을 그리고 이를 패턴 샘플 기록으로 저장할 수 있도록 구성된 드로잉 에디터를 포함하는 것이 바람직하다. 이러한 드로잉은 보통의 마우스로 행하는 것이 바람직하다. 전술한 바와 같이, 저장된 패턴 샘플 기록을 이동 전화로 전송해서 사용자의 보관부에 국소적으로 저장되어 있는 패턴 샘플 기록을 갱신하도록 하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일실시 형태에서 사용자는 움직임 패턴 학습 유닛을 이용해서 보안 서명을 입력한다. 그러한 보안 서명을 이용해서 개인이 특정 카테고리의 정보를 수신할 자격을 증명할 수 있다. 보안 서명은 특정 데이터에 대한 액세스를 쉽게 하거나 제한된 특정 기능을 허용하는 제어 신호와 연관되어 있는 것이 바람직하다. 예를 들면, 본 발명의 일실시 형태에서 변환 장치는 카메라가 통합되어 있는 이동 전화이고, 보안 서명을 이용해서 사용자가 전화를 걸거나 받을 수 있는 자격을 인증한다. 보안 서명은 공간적 또는 평면적 움직임 패턴일 수 있다.
본 특허의 존속 기간 중 많은 관련 장치 및 시스템이 개발될 것으로 예상되며, 본 명세서에 사용된 용어들, 특히 제어 신호, 무선, 그리고 이미지 센서라는 용어들의 범위는 모든 그러한 새로운 기술을 선험적으로 포함하기 위한 것이다.
명확을 기하기 위해 별개의 실시 형태의 문맥에서 서술한 본 발명의 일부 특징들은 단일 실시 형태에서 조합되어 제공될 수도 있음을 이해할 것이다. 역으로, 간결을 기하기 위해 단일 실시 형태의 문맥에서 서술한 본 발명의 여러 특징을 별도로, 또는 임의의 적절한 조합으로 제공할 수도 있다.
비록 본 발명을 특정 실시 형태와 관련하여 설명하였지만, 많은 대체 실시 형태, 수정 및 변형이 당업자에게 자명할 것이다. 따라서 청구범위의 사상과 범위는 모든 그러한 대체 실시 형태, 수정 및 변형을 포함하기 위한 것이다. 본 명세서에서 언급한 모든 공보, 특허 및 특허 출원을 전체적으로, 또한 구체적 및 개별적으로 언급하는 경우에도 동일하게 본 명세서에 참고로 인용한다. 또한, 본 명세서에서 어떠한 참조 문헌에 대한 인용 또는 확인을 하더라도 그러한 참조 문헌을 본 발명의 선행 기술로서 이용할 수 있다고 인정하려는 것으로 해석해서는 안 된다.

Claims (40)

  1. 미리 정의된 복잡한 자기 움직임을 식별하기 위한 이미지 센서에 연결되어 있는 장치에 있어서,
    상기 이미지 센서의 변위 도중 캡처된 디지털 이미지를 수신하고, 상기 디지털 이미지에 따라 상기 이미지 센서의 현재의 모션 벡터를 생성하도록 구성된 모션 벡터 검출 모듈과,
    상기 현재의 모션 벡터를 수신하고, 상기 변위 도중 상기 현재의 모션 벡터를 일련의 연속된 모션 벡터와 통합하도록 구성되어 있는 통합 모듈과,
    미리 정의된 움직임 패턴을 각각 나타내는 복수 개의 패턴 샘플 기록을 저장하도록 구성된 움직임 패턴 보관부와,
    상기 복수 개의 패턴 샘플 기록 중 하나와 상기 일련의 연속된 모션 벡터 사이를 매칭하도록 구성된 움직임 패턴 매칭 모듈을 포함하는 움직임 패턴 식별 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 미리 정의된 움직임 패턴은 비선형 움직임 패턴인 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 움직임 패턴 매칭 모듈은 상기 매칭에 따라 상기 디지털 이미지가 각각의 미리 정의된 움직임 패턴을 따라 얻은 것인지 여부를 결정하도록 구성된 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 통합 모듈은 상기 디지털 이미지에 따라 생성된 새로운 기록을 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록에 추가하기 위해 사용되도록 구성된 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  5. 제1항에 있어서, 사용자가 상기 디지털 이미지의 캡처를 개시하고 종료할 수 있게 하도록 구성된 사용자 인터페이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 매칭에 기초하여 제어 신호를 출력하도록 구성된 출력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 제어 신호는 전화 기능, 텍스트 입력을 위한 문자, 상기 장치의 적어도 하나의 기능의 개시, 평면적 패턴을 갖는 보안 서명, 공간적 패턴을 갖는 보안 서명 및 상기 장치의 적어도 하나의 기능의 종료로 이루어진 그룹 중 적어도 하나를 나타내는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  8. 제3항에 있어서, 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록 각각은 모션 벡터의 어레이 를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  9. 제7항에 있어서, 상기 통합 모듈은 상기 일련의 연속된 모션 벡터를 일련의 연속된 정규화된 모션 벡터로 변환하도록 구성되어 있으며, 상기 일련의 정규화된 모션 벡터 각각 및 상기 모션 벡터의 어레이를 이루는 각각의 모션 벡터는 균일한 길이를 갖는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 장치는 이동 전화, PDA 및 노트북 컴퓨터로 이루어진 그룹 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  11. 제1항에 있어서, 상기 이미지 센서는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 센서 및 충전식 결합식 휴대용 자립형 장치(CCD) 센서로 이루어진 그룹 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  12. 제1항에 있어서, 상기 디지털 이미지는 색상-채도-값(HSV) 컬러 좌표, CIE L*a*b (CIELAB) 컬러 좌표, YCbCr 컬러 좌표 그리고 및 적색-녹색-청색(RGB) 컬러 좌표로 이루어진 그룹 중 어느 하나에 의해 표현되는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  13. 제1항에 있어서, 상기 연결은 사용자가 상기 이미지 센서를 상기 장치와는 별도로 이동시킬 수 있게 하도록 구성되어 있는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 연결은 RS-232 연결, 이더넷 연결, USB 연결, 셀룰러 송수신기 연결, Firewire 연결, USB2 연결, 블루투스® 연결 및 IR 연결 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  15. 제1항에 있어서, 상기 이미지 센서는 상기 장치에 견고하게 결합되어 있는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  16. 제6항에 있어서, 상기 제어 신호를 원격 장치에 전송하도록 구성된 통신 인터페이스 모듈을 더 포함하는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 장치.
  17. 이미지 센서의 변위 도중 얻은 디지털 이미지를 제어 신호로 변환하는 장치에 있어서,
    이미지 센서에 연결되어 있으며 상기 이미지 센서의 변위 도중 캡처된 상기 디지털 이미지를 수신하도록 구성된 이미지 입력 장치와,
    미리 정의된 움직임 패턴의 보관부와,
    상기 보관부 및 상기 이미지 입력 장치와 연관되어 있으며, 상기 변위와 상 기 미리 정의된 움직임 패턴 중 하나 사이의 매칭에 따라 상기 디지털 이미지를 상기 제어 신호로 변환하도록 구성된 움직임 패턴 변환기를 포함하는 움직임 패턴 식별 장치.
  18. 자기 움직임 패턴을 식별하는 방법에 있어서,
    a) 이미지 센서 통합 장치의 변위 도중 캡처된 디지털 이미지를 수신하는 단계와,
    b) 상기 디지털 이미지에 따라 일련의 움직임 데이터를 식별하는 단계와,
    c) 상기 일련의 움직임 데이터를 저장된 미리 정의된 움직임 패턴과 매칭하는 단계를 포함하는 움직임 패턴 식별 방법.
  19. 제18항에 있어서, d) 상기 매칭에 따라 제어 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  20. 제18항에 있어서, 상기 c) 단계는 상기 일련의 움직임 데이터를 복수 개의 패턴 샘플 기록과 매칭함으로써 실행되며, 상기 패턴 샘플 기록 각각은 상이한 미리 정의된 움직임 패턴과 연관되어 있는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  21. 제18항에 있어서, 상기 미리 정의된 움직임 패턴은 문자, 기호, 손 제스처의 미리 정의된 윤곽, 패턴을 갖는 보안 서명 그리고 및 공간적 패턴을 갖는 보안 서명으로 이루어진 그룹 중 어느 하나인 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  22. 제18항에 있어서, 상기 움직임 데이터는 연속된 시간 세그먼트 동안 상기 이미지 센서 통합 장치의 움직임에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  23. 제18항에 있어서, 상기 일련의 움직임 데이터는 모션 벡터의 어레이인 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  24. 제20항에 있어서, 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록 각각은 모션 벡터의 어레이를 포함하며, 상기 매칭 동안 상기 일련의 움직임 데이터의 각각의 모션 벡터를 상기 복수 개의 패턴 샘플 기록의 상응하는 모션 벡터와 매칭하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  25. 제24항에 있어서, 상기 매칭 동안 매칭된 미리 정의된 움직임 패턴에 저장된 모션 벡터의 개수에 따라 상기 일련의 움직임 데이터의 모션 벡터를 세그먼트화하는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  26. 제23항에 있어서, 상기 a) 단계와 b) 단계 사이에서 상기 어레이를 이루는 각각의 모션 벡터를 그 길이로 나누어 상기 일련의 움직임 데이터를 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  27. 제26항에 있어서, 상기 일련의 움직임 데이터를 길이가 동일한 미리 정의된 개수의 세그먼트로 분할하는 단계를 더 포함하며, 각각의 상기 세그먼트는 상기 일련의 움직임 데이터의 상응하는 디지털 이미지의 방향 데이터를 나타내는 것임을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  28. 제18항에 있어서, 상기 a) 단계와 b) 단계 사이에서 상기 디지털 이미지의 픽셀의 컬러 좌표를 그레이스케일 컬러 좌표로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  29. 제19항에 있어서, 상기 제어 신호를 상기 장치의 애플리케이션으로 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  30. 제29항에 있어서, 상기 애플리케이션을 상기 장치 상에서 호스팅하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  31. 제29항에 있어서, 상기 애플리케이션을 원격 장치 상에서 호스팅하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  32. 제18항에 있어서, 상기 a) 단계 이전에 적어도 하나의 미리 정의된 움직임 패턴을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  33. 제32항에 있어서, 상기 저장 단계는 상기 적어도 하나의 미리 정의된 움직임 패턴 중 하나를 따르는 상기 이미지 센서 통합 장치의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  34. 제32항에 있어서, 상기 저장 단계는 외부 소스로부터 상기 적어도 하나의 미리 정의된 움직임 패턴을 수신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  35. 제34항에 있어서, 상기 외부 소스는 개인용 컴퓨터인 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  36. 미리 정의된 복잡한 자기 움직임을 식별하기 위한 이미지 센서를 구비한 이동 전화에 있어서,
    상기 이미지 센서의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신하고 상기 디지털 이미지에 따라 상기 이미지 센서의 현재의 모션 벡터를 생성하도록 구성된 모션 벡터 검출 모듈과,
    복수 개의 사용자 정의 움직임 패턴을 저장하기 위한 움직임 패턴 저장부와,
    상기 복수 개의 사용자 정의 움직임 패턴 기록 중 하나와 일련의 연속된 모션 벡터 사이를 매칭하도록 구성된 움직임 패턴 매칭 모듈을 포함하는 이동 전화.
  37. 제36항에 있어서, 상기 움직임 패턴은 상기 이동 전화의 사용자에 의해 미리 정의되는 것임을 특징으로 하는 이동 전화.
  38. 이동식 핸드헬드 장치의 기능을 실행하는 방법에 있어서,
    a) 상기 이동식 핸드헬드 장치의 변위 동안 캡처된 디지털 이미지를 수신하는 단계와,
    b) 상기 디지털 이미지에 따라 사용자 정의 움직임 패턴을 식별하는 단계와,
    c) 상기 사용자 정의 움직임 패턴에 따라 상기 기능을 실행하는 단계를 포함하는 움직임 패턴 식별 방법.
  39. 제38항에 있어서, 상기 b) 단계와 c) 단계 사이에서 상기 사용자 정의 움직임 패턴을 저장된 미리 정의된 움직임 패턴과 매칭하는 단계를 더 포함하며, 상기 c) 단계는 상기 매칭에 따라 실행되는 것을 특징으로 하는 움직임 패턴 식별 방법.
  40. 미리 정의된 복잡한 자기 움직임을 식별하기 위한 이미지 센서에 연결되어 있는 장치로서,
    상기 이미지 센서와 연관되어 상기 이미지 센서의 출력으로부터 복잡한 자기 움직임을 검출 및 식별하는 움직임 검출 모듈과,
    상기 식별에 기초하여 제어 신호를 출력하는 출력부와,
    상기 제어 신호를 이용하여 상기 장치의 기능을 조작하는 기능 모듈을 포함하는 움직임 패턴 식별 장치.
KR1020087004239A 2005-08-22 2006-08-22 움직임 패턴 식별 장치 및 방법 KR100943792B1 (ko)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US70979405P 2005-08-22 2005-08-22
US60/709,794 2005-08-22
US11/503,116 2006-08-14
US11/503,116 US7809214B2 (en) 2005-08-22 2006-08-14 Device and a method for identifying movement patterns

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080031967A KR20080031967A (ko) 2008-04-11
KR100943792B1 true KR100943792B1 (ko) 2010-02-23

Family

ID=37767083

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020087004239A KR100943792B1 (ko) 2005-08-22 2006-08-22 움직임 패턴 식별 장치 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7809214B2 (ko)
EP (1) EP1917574A4 (ko)
KR (1) KR100943792B1 (ko)
WO (1) WO2007024086A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160000992A (ko) * 2014-06-25 2016-01-06 아주대학교산학협력단 모션 인식을 통한 정보 노출 탐지 방법

Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7808478B2 (en) * 2005-08-22 2010-10-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Autonomous handheld device having a drawing tool
WO2008029467A1 (fr) * 2006-09-07 2008-03-13 Osaka Electro-Communication University Système, procédé et programme d'entrée de mouvement
CN101166267B (zh) * 2006-10-20 2010-11-24 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 视频监控记录系统及方法
US7840031B2 (en) * 2007-01-12 2010-11-23 International Business Machines Corporation Tracking a range of body movement based on 3D captured image streams of a user
US7877706B2 (en) * 2007-01-12 2011-01-25 International Business Machines Corporation Controlling a document based on user behavioral signals detected from a 3D captured image stream
US7971156B2 (en) * 2007-01-12 2011-06-28 International Business Machines Corporation Controlling resource access based on user gesturing in a 3D captured image stream of the user
US8295542B2 (en) 2007-01-12 2012-10-23 International Business Machines Corporation Adjusting a consumer experience based on a 3D captured image stream of a consumer response
US8269834B2 (en) 2007-01-12 2012-09-18 International Business Machines Corporation Warning a user about adverse behaviors of others within an environment based on a 3D captured image stream
US8588464B2 (en) 2007-01-12 2013-11-19 International Business Machines Corporation Assisting a vision-impaired user with navigation based on a 3D captured image stream
US8717412B2 (en) * 2007-07-18 2014-05-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Panoramic image production
US8068693B2 (en) * 2007-07-18 2011-11-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for constructing a composite image
EP2018049B1 (en) 2007-07-18 2013-05-01 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of assembling a panoramic image and camera therefor
EP2034699A3 (en) 2007-08-16 2012-01-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for supporting interactions between a user and peers
US8144780B2 (en) * 2007-09-24 2012-03-27 Microsoft Corporation Detecting visual gestural patterns
KR20090061179A (ko) * 2007-12-11 2009-06-16 한국전자통신연구원 데이터 입력 장치 및 이를 이용한 데이터 처리 방법
US8599132B2 (en) * 2008-06-10 2013-12-03 Mediatek Inc. Methods and systems for controlling electronic devices according to signals from digital camera and sensor modules
KR100978929B1 (ko) * 2008-06-24 2010-08-30 한국전자통신연구원 기준 제스처 데이터 등록방법, 이동단말의 구동방법 및이를 수행하는 이동단말
FR2933212B1 (fr) * 2008-06-27 2013-07-05 Movea Sa Pointeur a capture de mouvement resolue par fusion de donnees
US9251407B2 (en) * 2008-09-04 2016-02-02 Northrop Grumman Systems Corporation Security system utilizing gesture recognition
US20100217533A1 (en) * 2009-02-23 2010-08-26 Laburnum Networks, Inc. Identifying a Type of Motion of an Object
KR101046022B1 (ko) * 2009-03-11 2011-07-01 삼성전기주식회사 인체 움직임 및 인간 음성을 이용한 원격 조정 장치
CN101840578B (zh) * 2009-03-17 2012-05-23 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 摄像装置及其动态侦测方法
US9292731B2 (en) 2009-12-30 2016-03-22 Intel Corporation Gesture-based signature authentication
WO2012104312A1 (en) * 2011-01-31 2012-08-09 Research In Motion Deutschland Gmbh Method and apparatus for gesture authentication
KR101792866B1 (ko) 2011-04-06 2017-11-20 삼성전자주식회사 이벤트 센서와 칼라 센서를 이용한 동작 인식 장치 및 그 방법
US8885878B2 (en) * 2011-07-22 2014-11-11 Microsoft Corporation Interactive secret sharing
US8644884B2 (en) 2011-08-04 2014-02-04 Qualcomm Incorporated Sensor-based user interface control
WO2013055777A1 (en) * 2011-10-10 2013-04-18 Edward Hartley Sargent Capture of events in space and time
KR101153190B1 (ko) * 2011-11-16 2012-06-11 이건수 이동통신단말기의 통화연결 장치
KR101146553B1 (ko) * 2011-11-16 2012-05-16 이건수 이동통신단말기의 통화연결 장치
TWI476702B (zh) * 2012-03-16 2015-03-11 Pixart Imaging Inc 使用者辨識系統及辨識使用者的方法
US9874977B1 (en) * 2012-08-07 2018-01-23 Amazon Technologies, Inc. Gesture based virtual devices
JP5740370B2 (ja) * 2012-09-04 2015-06-24 株式会社東芝 領域特定装置、方法、及びプログラム
WO2014093334A2 (en) * 2012-12-10 2014-06-19 Invisage Technologies, Inc. Capture of scenes and events in space and time
CN104142939B (zh) * 2013-05-07 2019-07-02 杭州智棱科技有限公司 一种基于运动特征信息匹配特征码的方法与设备
US9915857B2 (en) * 2013-12-09 2018-03-13 Geo Semiconductor Inc. System and method for automated test-pattern-free projection calibration
JP2017525172A (ja) * 2014-05-12 2017-08-31 フィリップス ライティング ホールディング ビー ヴィ 符号化光の検出
KR20150130687A (ko) * 2014-05-14 2015-11-24 주식회사 지니틱스 벡터 기반 패턴매칭을 이용한 사용자 제스쳐 인식 방법
US9692968B2 (en) 2014-07-31 2017-06-27 Invisage Technologies, Inc. Multi-mode power-efficient light and gesture sensing in image sensors
KR101588372B1 (ko) * 2014-10-31 2016-01-25 동국대학교 산학협력단 멀티 터치 응용프로그램 개발을 위한 제스처 데이터 제공 방법 및 시스템
KR101717490B1 (ko) * 2015-03-18 2017-03-20 박명자 모션을 활용한 퍼포먼스 구현 시스템 및 방법
KR101892738B1 (ko) * 2015-09-30 2018-08-28 한국전자통신연구원 제스처를 인식하는 방법 및 장치
DE112015007204T5 (de) * 2015-12-22 2018-10-04 Intel Corporation Zeitbereichsmerkmalstransformation für benutzergesten
CN107092430B (zh) * 2016-02-18 2020-03-24 纬创资通(中山)有限公司 空间绘画计分方法、用于进行空间绘画计分的装置及系统
US10594683B2 (en) * 2016-06-08 2020-03-17 International Business Machines Corporation Enforce data security based on a mobile device, positioning, augmented reality
US11042262B2 (en) * 2017-02-01 2021-06-22 Opentv, Inc. Menu modification based on controller manipulation data
WO2018226882A1 (en) * 2017-06-07 2018-12-13 Amazon Technologies, Inc. Behavior-aware security systems and associated methods
US10877568B2 (en) * 2018-12-19 2020-12-29 Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University Three-dimensional in-the-air finger motion based user login framework for gesture interface
US11375125B2 (en) * 2019-05-15 2022-06-28 Asustek Computer Inc. Electronic device
KR102654700B1 (ko) * 2020-01-09 2024-04-03 한화비전 주식회사 적어도 하나의 이미지 센서를 포함하는 카메라
KR102140927B1 (ko) * 2020-02-11 2020-08-04 주식회사 베오텍 공간 터치 제어방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1996039677A1 (en) * 1995-06-05 1996-12-12 Motorola Inc. Method and apparatus for character recognition of hand-written input
JP2003008693A (ja) * 2001-06-21 2003-01-10 Nec Access Technica Ltd 携帯型電話機
KR20040100122A (ko) * 2003-05-21 2004-12-02 (주) 유비랩 휴대 단말기의 화면 표시 장치 및 휴대 단말기 화면 표시방법

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4718102A (en) * 1983-01-19 1988-01-05 Communication Intelligence Corporation Process and apparatus involving pattern recognition
US5473368A (en) * 1988-11-29 1995-12-05 Hart; Frank J. Interactive surveillance device
US5343537A (en) * 1991-10-31 1994-08-30 International Business Machines Corporation Statistical mixture approach to automatic handwriting recognition
KR0151410B1 (ko) 1992-07-03 1998-10-15 강진구 영상신호의 운동벡터 검출방법
KR100252080B1 (ko) 1997-10-10 2000-04-15 윤종용 비트 플레인 정합을 이용한 입력영상의 움직임 보정을 통한 영상안정화 장치 및 그에 따른 영상 안정화방법
US6233368B1 (en) * 1998-03-18 2001-05-15 Agilent Technologies, Inc. CMOS digital optical navigation chip
IL139105A0 (en) 1998-04-30 2001-11-25 C Technologies Ab Device and method for recording hand-written information
US6418166B1 (en) 1998-11-30 2002-07-09 Microsoft Corporation Motion estimation and block matching pattern
US6594397B1 (en) 2000-03-03 2003-07-15 Tektronix, Inc. Adaptive multi-modal motion estimation for video compression
US6650320B1 (en) * 2000-08-16 2003-11-18 International Business Machines Corporation Digital pen using visible image and autocorrelation of substrate pattern
JP2002196877A (ja) 2000-12-25 2002-07-12 Hitachi Ltd イメージセンサを用いた電子機器
SE523273C2 (sv) * 2001-07-13 2004-04-06 Print Dreams Europe Ab Anordning och förfarande
SE527212C2 (sv) * 2002-03-11 2006-01-17 Printdreams Europ Ab Anordning och förfarande för en handhållen handmanövrerad skrivare
JP2003337944A (ja) 2002-03-14 2003-11-28 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理用のホスト装置及び画像処理方法、並びに画像処理プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
DE10251949A1 (de) 2002-11-08 2004-05-19 Robert Bosch Gmbh Fahrdynamikregelung mit Bildsensorsystem
ES2425076T3 (es) 2002-11-20 2013-10-11 Koninklijke Philips N.V. Sistema de interfaz de usuario basado en dispositivo de puntero
CN1571560A (zh) 2003-07-11 2005-01-26 英业达股份有限公司 手机操作介面智能调整系统及其方法
KR100664510B1 (ko) 2003-07-28 2007-01-03 주식회사 케이티프리텔 이동 통신 단말의 변위 및 기울기를 이용한 포인터 제어장치 및 방법
TWI281632B (en) 2003-12-01 2007-05-21 Benq Corp Handheld device with tract sensitive input function
FI117308B (fi) * 2004-02-06 2006-08-31 Nokia Corp Eleohjausjärjestelmä
US7176888B2 (en) 2004-03-23 2007-02-13 Fujitsu Limited Selective engagement of motion detection
KR100982518B1 (ko) 2004-06-11 2010-09-16 삼성전자주식회사 영상 데이터 유닛의 dc 계수 예측 방법 및 그 장치
JP4216772B2 (ja) * 2004-06-17 2009-01-28 株式会社東芝 自己位置同定装置および自己位置同定方法
US20050285947A1 (en) 2004-06-21 2005-12-29 Grindstaff Gene A Real-time stabilization
JP2008515347A (ja) 2004-09-29 2008-05-08 ワーナー ブロス.エンターテイメント,インク. 成分画像のブロッチ補正
US7379566B2 (en) 2005-01-07 2008-05-27 Gesturetek, Inc. Optical flow based tilt sensor
US20060190750A1 (en) 2005-02-22 2006-08-24 Logitech Europe S.A. System power management based on motion detection
US7760808B2 (en) 2005-06-21 2010-07-20 Nokia Corporation Image processing of DCT-based video sequences in compressed domain
US7808478B2 (en) 2005-08-22 2010-10-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Autonomous handheld device having a drawing tool

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1996039677A1 (en) * 1995-06-05 1996-12-12 Motorola Inc. Method and apparatus for character recognition of hand-written input
JP2003008693A (ja) * 2001-06-21 2003-01-10 Nec Access Technica Ltd 携帯型電話機
KR20040100122A (ko) * 2003-05-21 2004-12-02 (주) 유비랩 휴대 단말기의 화면 표시 장치 및 휴대 단말기 화면 표시방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160000992A (ko) * 2014-06-25 2016-01-06 아주대학교산학협력단 모션 인식을 통한 정보 노출 탐지 방법
KR102196818B1 (ko) * 2014-06-25 2020-12-31 아주대학교산학협력단 모션 인식을 통한 정보 노출 탐지 방법

Also Published As

Publication number Publication date
EP1917574A4 (en) 2012-03-21
US7809214B2 (en) 2010-10-05
EP1917574A1 (en) 2008-05-07
US20070041058A1 (en) 2007-02-22
KR20080031967A (ko) 2008-04-11
WO2007024086A1 (en) 2007-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100943792B1 (ko) 움직임 패턴 식별 장치 및 방법
US7808478B2 (en) Autonomous handheld device having a drawing tool
CN101268434B (zh) 自主手持设备及控制自主手持设备的操作的方法
US8577100B2 (en) Remote input method using fingerprint recognition sensor
KR100856203B1 (ko) 지문 인식 센서를 이용한 사용자 입력 장치 및 방법
EP1917573B1 (en) A displacement and tilt detection method for a portable autonomous device having an integrated image sensor and a device therefor
EP2725458B1 (en) Information processing device, input control method, and input control program
US20110037731A1 (en) Electronic device and operating method thereof
US20190258325A1 (en) Mid-air finger pointing detection for device interaction
US20210158031A1 (en) Gesture Recognition Method, and Electronic Device and Storage Medium
CN111601129B (zh) 控制方法、装置、终端及存储介质
JP2023179345A (ja) 情報入力方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体
US9014762B2 (en) Character input device, character input method, and character input program
US9952671B2 (en) Method and apparatus for determining motion
KR100751093B1 (ko) 디지털 처리 장치의 입력 장치 및 방법
JP5928628B2 (ja) 仮想キーボード入力方法
KR100379005B1 (ko) 지문 입력 센서를 이용한 숫자 및 문자코드 발생방법
CN103034333A (zh) 手势辨识装置及方法
Zhang et al. DynaKey: Dynamic keystroke tracking using a head-mounted camera device
JP2016122475A (ja) 仮想キーボードを有する情報装置
CN117931344A (zh) 设备控制方法、装置、介质及智能穿戴设备
CN116360611A (zh) 电容触控数据处理方法、装置及存储介质
CN115185443A (zh) 手写输入方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130130

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140128

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150129

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160128

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170125

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180130

Year of fee payment: 9

LAPS Lapse due to unpaid annual fee