KR102095235B1 - Motion direction search apparatus based on binary search - Google Patents
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Abstract
모션에 대한 방향 정보를 이진 탐색을 기반으로 획득하여 연산 복잡도를 줄이고, 높은 전력 효율을 도모하도록 한 이진 탐색 기반의 모션방향 검색기술에 관한 것으로서, 모션방향을 미리 2의 배수의 영역으로 나눈 후에 모션방향에 해당하는 영역을 단계적으로 찾는 방법을 이용하므로 복잡한 아크 탄젠트와 나눗셈 연산 없이 간단한 좌표축 회전과 비교 연산만으로 모션 방향을 탐색한다.Regarding motion direction search technology based on binary search to reduce computational complexity by obtaining direction information on motion based on binary search and to promote high power efficiency, motion direction is divided into a multiple of 2 in advance and then motion By using the method of finding the area corresponding to the direction step by step, the motion direction is searched by simple rotation and comparison of the axes without complicated arc tangent and division operations.
Description
본 발명은 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치에 관한 것으로, 특히 모션에 대한 방향 정보를 이진 탐색을 기반으로 획득하여 연산 복잡도를 줄이고, 높은 전력 효율을 도모하도록 한 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치에 관한 것이다.The present invention relates to a motion direction search device based on binary search, and in particular, to a motion search device based on binary search to reduce computational complexity and obtain high power efficiency by obtaining direction information on motion based on binary search. It is about.
최근 HMD(Head Mounted Display) 및 스마트 밴드와 같은 웨어러블 스마트 장치의 NUI(Natural User Interface)에서 제스처 인식을 활용하기 위한 연구가 광범위하게 진행되고 있다. Recently, studies for utilizing gesture recognition in a natural user interface (NUI) of a wearable smart device such as a head mounted display (HMD) and a smart band have been extensively conducted.
손 제스처 인식은 음성 인식과 달리 공공장소에서 사용자의 의도를 드러내지 않기 때문에 웨어러블 장치에서 NUI를 위한 안전한 방법이 될 수 있다. 손 제스처 인식은 두 가지 카테고리로 나뉘는데, 그것은 손 모양에 대한 자세 인식 및 손동작의 순서에 대한 모션 인식이다.Hand gesture recognition may be a safe method for NUI in wearable devices because it does not reveal the user's intention in public places, unlike speech recognition. Hand gesture recognition is divided into two categories: posture recognition for hand shape and motion recognition for the sequence of hand gestures.
제스처 인식과 같이 특정 모션에 대한 방향정보를 활용하는 응용은 필수적으로 모션에 대한 방향 정보를 획득해야 한다.Applications that utilize direction information for a specific motion, such as gesture recognition, must acquire direction information for motion.
제스처 인식과 같이 특정 모션에 대해 방향정보를 획득하기 위해 종래에 제안된 기술이 하기의 <비 특허문헌 1> 에 개시되어 있다.A technique conventionally proposed to obtain direction information for a specific motion, such as gesture recognition, is disclosed in <Non-Patent
<비 특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 아크 탄젠트와 나눗셈 연산을 이용해서 모션에 대한 방향 정보를 얻는다.The prior art disclosed in <
또한, 하기의 <비 특허문헌 2> 에서는 룩-업 테이블을 이용하여 방향 정보를 획득할 때의 연산 복잡도를 줄이는 방법도 제안되었다.In addition, in the following <Non-Patent Document 2>, a method of reducing computational complexity when obtaining direction information using a look-up table has also been proposed.
그러나 상기와 같은 종래에 제안된 제스처 인식 알고리즘은 모션에 대한 방향정보를 획득하기 위해 아크 탄젠트와 나눗셈을 이용하므로 연산 복잡도 및 소비전력이 높아 모바일 및 웨어러블 기기 등 전력효율이 중요한 환경에서는 적용하기 어려운 단점이 있다.However, the previously proposed gesture recognition algorithm uses arc tangent and division to obtain direction information on motion, so it is difficult to apply in environments where power efficiency is important, such as mobile and wearable devices, because of its high computational complexity and power consumption. There is this.
또한, <비 특허문헌 2> 에서는 룩-업 테이블을 이용하여 방향 정보를 획득할 때의 연산 복잡도를 줄이는 방법이 제안되었으나, 제스처 인식과 같이 입력 영상의 해상도가 높은 응용에서는 룩-업 테이블 크기가 급격히 커져서 사용이 제한되는 문제가 발생한다.In addition, in <Non-Patent Document 2>, a method of reducing computational complexity when obtaining direction information using a look-up table has been proposed, but in applications where a resolution of an input image is high, such as gesture recognition, the look-up table size is large. There is a problem that the use is limited due to the rapid increase.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 모션에 대한 방향 정보를 이진 탐색을 기반으로 획득하여 연산 복잡도를 줄이고, 높은 전력 효율을 도모하도록 한 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention has been proposed to solve various problems occurring in the prior art as described above, and obtains direction information for motion based on a binary search to reduce computational complexity and promote high power efficiency. The object of the present invention is to provide a motion direction search device.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치는, 모션 방향을 미리 2의 배수의 영역으로 분할하고, 모션방향에 해당하는 분할 영역을 단계적으로 탐색하는 방법으로 모션에 대한 방향 정보를 탐색하는 모션방향 탐색기를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the motion direction search apparatus based on binary search according to the present invention divides a motion direction into an area of a multiple of 2 in advance, and searches the segmented area corresponding to the motion direction step by step. It characterized in that it comprises a motion direction searcher to search for direction information for the motion.
상기에서 모션방향 탐색기는 좌표축 회전과 비교 연산만을 이용하여 모션에 대한 방향 정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.In the above, the motion direction searcher is characterized by acquiring direction information for motion using only coordinate rotation and comparison operations.
상기에서 모션방향 탐색기는 모션 벡터와 x = 0인 직선을 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제1비교부; 모션 벡터와 y = 0인 직선을 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제2비교부; 상기 제1비교부 및 제2비교부의 출력 값을 기초로 y = x 혹은 y = - x인 직선과 모션 벡터를 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제3비교부; 상기 제1 내지 제3 비교부의 출력 값을 좌표축을 소정 각도로 회전한 4개의 직선 중 하나와 비교하고, 그 비교결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제4비교부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the above, the motion direction searcher includes a first comparison unit that compares a motion vector with a straight line of x = 0, and outputs the comparison result as motion direction information; A second comparison unit that compares a motion vector with a straight line of y = 0, and outputs the comparison result as motion direction information; A third comparison unit comparing a motion vector with a line of y = x or y =-x based on the output values of the first comparison unit and the second comparison unit, and outputting the comparison result as motion direction information; And a fourth comparison unit that compares the output values of the first to third comparison units with one of four straight lines that rotate the coordinate axis at a predetermined angle, and outputs the comparison result as motion direction information.
상기에서 제4비교부는 회전된 좌표축과의 비교를 위해 미리 계산해서 저장한 계수와 모션 벡터를 곱한 결과를 비교하는 방법을 통해 회전된 좌표축과의 비교를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the above, the fourth comparator performs comparison with the rotated coordinate axis through a method of comparing the result of multiplying the stored coefficients and motion vectors for comparison with the rotated coordinate axes.
본 발명에 따르면 이진 검색 메커니즘이 모션 탐색에 활용되어 기존 모션 탐색에서 요구하는 나눗셈 및 아크 탄젠트 연산을 간단한 좌표축 회전과 비교 연산만으로 대체함으로써, 계산상의 복잡성을 줄일 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, the binary search mechanism is utilized for motion search, and the division and arc tangent operations required in the existing motion search are replaced with simple coordinate axis rotation and comparison, thereby reducing computational complexity.
또한, 모션 방향 정보를 획득하기 위한 계산을 단순화함으로써, 전력 효율이 중요한 환경에 사용되는 기기(예를 들어, 모바일, 웨어러블 기기, 기타)에 사용할 수 있는 장점도 있다.In addition, by simplifying the calculation for obtaining the motion direction information, there is an advantage that can be used in devices (eg, mobile, wearable devices, etc.) used in environments where power efficiency is important.
또한, 본 발명은 입력 해상도와 무관한 기술을 이용하므로 높은 해상도의 입력 영상에 대해서도 사용 가능한 장점이 있다.In addition, since the present invention uses a technology independent of the input resolution, there is an advantage that can be used for a high resolution input image.
도 1은 본 발명에 따른 이진 탐색 기반의 모션방향 검색 과정을 보인 예시도,
도 2는 본 발명에 따른 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치의 구조 예시도,
도 3은 좌표축 회전에 이용하는 계수 값 예시도.1 is an exemplary view showing a motion search process based on binary search according to the present invention;
2 is a structural example of a binary search based motion direction search apparatus according to the present invention,
Figure 3 is an example of a coefficient value used for rotating the axes.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, a motion search apparatus based on binary search according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명은 제스처 인식과 같이 모션 방향이 필요한 응용에서 모션 방향의 획득 시, 기존 나눗셈 및 아크 탄젠트 연산을 단순 비교 연산 및 좌표축 회전으로 대체함으로써, 계산상의 복잡성을 줄인 것이다.The present invention reduces computational complexity by replacing existing division and arc tangent operations with simple comparison operations and coordinate axis rotation when acquiring motion directions in applications that require motion directions, such as gesture recognition.
이러한 개념을 구현하기 위한 본 발명에 따른 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치는 모션 방향을 미리 2의 배수의 영역(예를 들어, 16개의 공간 분할 영역)으로 분할하고, 모션 방향에 해당하는 분할 영역을 단계적으로 탐색하는 방법으로 모션에 대한 방향 정보를 탐색하는 것이 바람직하다.The motion direction search apparatus based on binary search according to the present invention for implementing this concept divides a motion direction into a multiple of two areas (for example, 16 spatial partition areas) and a partition area corresponding to the motion direction It is preferable to search for direction information on motion as a method of searching step by step.
상기 모션 방향 검색장치는 도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 모션 벡터와 x = 0인 직선을 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제1비교부 (10), 모션 벡터와 y = 0인 직선을 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제2비교부(20), 상기 제1비교부(10) 및 제2 비교부(20)의 출력 값을 기초로 y = x 혹은 y = -x인 직선과 모션 벡터를 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제3비교부(30), 상기 제1 내지 제3비교부(10 - 30)의 출력 값을 좌표축을 소정 각도로 회전한 4개의 직선 중 하나와 비교하고, 그 비교결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제4비교부(40)를 포함한다.1 and 2, the motion direction comparison device compares a motion vector with a straight line of x = 0, and outputs the result of the comparison as motion direction information. y = 0 based on the output values of the
또한, 상기 제4비교부(40)는 회전된 좌표축과의 비교를 위해 미리 계산해서 룩-업 테이블에 저장한 계수와 모션 벡터를 곱한 결과를 비교하는 간단한 방법을 통해 회전된 좌표축과의 비교를 수행하는 것이 바람직하다.In addition, the
이때, 룩-업 테이블에 저장되는 계수는 입력 비디오 해상도에 대해 독립적이므로 높은 해상도의 입력 영상에 대해서도 사용이 용이하다.At this time, since the coefficients stored in the look-up table are independent of the input video resolution, it is easy to use even for a high resolution input image.
최종적으로, 모든 검색 결과를 함께 사용하여 회전된 검색 경계들 중 하나를 결정한다.Finally, all search results are used together to determine one of the rotated search boundaries.
이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치의 동작을 추가 설명하면 다음과 같다.The operation of the motion search apparatus based on binary search according to the preferred embodiment of the present invention configured as described above will be further described as follows.
먼저, 제스처 인식을 위해 사용자가 제스처를 입력하면, 모션 방향 검색장치는 손동작(제스처)에서 두 개의 연속적인 손 위치 (xt, yt와 xt +1, yt +1) 사이의 차이를 기초로 한 모션 벡터(Δx, Δy)를 인가받는다.First, when a user inputs a gesture for gesture recognition, the motion direction search device detects a difference between two consecutive hand positions (x t , y t and x t +1 , y t +1 ) in a hand gesture (gesture). Based on the motion vector (Δx, Δy) is applied.
상기 모션방향 검색장치의 모션방향 탐색기(100)는 인가받은 모션 벡터(Δx, Δy)를 미리 설정된 이진 검색 경계들과 비교하여 모션에 대한 방향 정보를 획득한다. 여기서 모션방향 탐색기(100)는 모션 방향을 미리 2의 배수의 영역으로 분할하고(예를 들어, 16개의 분할 영역), 모션 방향에 해당하는 분할 영역을 단계적으로 탐색하는 방법으로 모션에 대한 방향 정보를 탐색한다. 바람직하게, 모션방향 탐색기(100)는 좌표축 회전과 비교 연산만을 이용하여 모션에 대한 방향 정보를 획득한다. The
여기서 회전된 좌표축과의 비교는 하기의 [수학식 1] 과 같이 표현될 수 있다.Here, the comparison with the rotated coordinate axis may be expressed as [Equation 1] below.
=α(sin22.5°ㆍ Δx + cos22.5°ㆍ Δy) - = α (sin22.5 ° ㆍ Δx + cos22.5 ° ㆍ Δy)-
β(cos22.5°ㆍ Δx - sin22.5°ㆍ Δy) > 0β (cos22.5 ° ㆍ Δx-sin22.5 ° ㆍ Δy)> 0
= (αcos22.5°+ βsin22.5°)ㆍ Δy - = (αcos22.5 ° + βsin22.5 °) ㆍ Δy-
(βcos22.5°- αsin22.5°) ㆍ Δx > 0(βcos22.5 °-αsin22.5 °) ㆍ Δx> 0
≡ A ㆍ Δy - B ㆍ Δx > 0≡ A ㆍ Δy-B ㆍ Δx> 0
where (α, β) = {(0, -1), (0, 1), (1, 0), (-1, 0), where (α, β) = ((0, -1), (0, 1), (1, 0), (-1, 0),
(1, -1), (-1, 1), (1, 1), (-1, -1)} (1, -1), (-1, 1), (1, 1), (-1, -1)}
[수학식 1] 에서, (x', y')는 회전된 좌표를 (Δx', Δy')는 회전된 좌표 내에서의 모션 벡터(Δx, Δy)를 나타낸다. [수학식 1] 에서 매개 변수 α 및 β는 회전된 좌표축 중 어떤 경계와 비교하는지를 나타낸다.In
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.The invention made by the present inventors has been described above in detail according to the above-described embodiments, but the present invention is not limited to the above-described embodiments and can be modified in various ways without departing from the gist thereof. It is obvious to those who have it.
10: 제1비교부
20: 제2비교부
30: 제3비교부
40: 제4비교부10: first comparison
20: Second comparison
30: third comparison
40: fourth comparison
Claims (4)
모션 방향을 미리 2의 배수의 영역으로 분할하고, 모션 방향에 해당하는 분할 영역을 단계적으로 탐색하여 모션에 대한 방향 정보를 탐색하는 모션방향 탐색기를 포함하고,
상기 모션방향 탐색기는 모션 벡터와 x = 0인 직선을 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제1비교부; 모션 벡터와 y = 0인 직선을 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제2비교부; 상기 제1비교부 및 제2비교부의 출력 값을 기초로 y = x 혹은 y = - x인 직선과 모션 벡터를 비교하고, 그 비교 결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제3비교부; 상기 제1 내지 제3 비교부의 출력 값을 좌표축을 소정 각도로 회전한 4개의 직선 중 하나와 비교하고, 그 비교결과를 모션 방향 정보로 출력하는 제4비교부를 포함하며,
상기 제4비교부는 회전된 좌표축과의 비교를 위해 미리 계산해서 저장한 계수와 모션 벡터를 곱한 결과를 비교하는 방법을 통해 회전된 좌표축과의 비교를 수행하는 것을 특징으로 하는 이진 탐색 기반의 모션방향 검색장치.
As a device for obtaining motion direction based on binary search,
A motion direction explorer for dividing the motion direction into regions of a multiple of 2 in advance, and stepwise searching for a division area corresponding to the motion direction, to search for direction information for motion,
The motion direction searcher includes a first comparison unit that compares a motion vector with a straight line of x = 0, and outputs the result of the comparison as motion direction information; A second comparison unit that compares a motion vector with a straight line of y = 0, and outputs the comparison result as motion direction information; A third comparison unit comparing a motion vector with a line of y = x or y =-x based on the output values of the first comparison unit and the second comparison unit, and outputting the comparison result as motion direction information; And a fourth comparison unit that compares the output values of the first to third comparison units with one of four straight lines that rotate the coordinate axis at a predetermined angle, and outputs the comparison result as motion direction information,
The fourth comparator performs comparison with the rotated coordinate axis through a method of comparing the result of multiplying the coefficients and motion vectors calculated and stored in advance for comparison with the rotated coordinate axes. Search device.
The motion direction search device of claim 1, wherein the motion direction searcher obtains direction information for motion using only coordinate axis rotation and comparison operations.
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---|---|---|---|---|
KR101525011B1 (en) * | 2014-10-07 | 2015-06-09 | 동국대학교 산학협력단 | tangible virtual reality display control device based on NUI, and method thereof |
KR101706864B1 (en) * | 2015-10-14 | 2017-02-17 | 세종대학교산학협력단 | Real-time finger and gesture recognition using motion sensing input devices |
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