[논문 리뷰] Two gesture-computing approaches by using electromagnetic waves

Yukun Guo, Jingzhi Li외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 11.

Microwave Imaging and Scattering Analysis참고 문헌 16인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 역원천 문제를 통해 동적 손가락 또는 펜의 움직임을 검출하기 위해 전자기파를 사용하는 두 가지 새로운 제스처-계산 방법을 제안한다. 결정론적 동적 직접 샘플링 방법과 스토하스틱 수정된 입자 필터 방법을 도입하였으며, 이는 알려지지 않은 비균일 매질에서 제한된 개구역 전자기장 측정치로부터 정확하게 운동 궤적을 재구성할 수 있으며, 엄밀한 수학적 근거와 광범위한 수치적 검증을 바탕으로 한다.

ABSTRACT

We are concerned with a novel sensor-based gesture input/instruction technology which enables human beings to interact with computers conveniently. The human being wears an emitter on the finger or holds a digital pen that generates a time harmonic point charge. The inputs/instructions are performed through moving the finger or the digital pen. The computer recognizes the instruction by determining the motion trajectory of the dynamic point charge from the collected electromagnetic field measurement data. The identification process is mathematically modelled as a dynamic inverse source problem for time-dependent Maxwell's equations. From a practical point of view, the point source should be assumed to move in an unknown inhomogeneous background medium, which models the human body and the surroundings. Moreover, a salient feature is that the electromagnetic radiated data are only collected in a limited aperture. For the inverse problem, we develop, from the respectively deterministic and stochastic viewpoints, a dynamic direct sampling method and a modified particle filter method. Both approaches can effectively recover the motion trajectory. Rigorous theoretical justifications are presented for the mathematical modelling and the proposed recovery methods. Extensive numerical experiments are conducted to illustrate the promising features of the two proposed recognition approaches.

연구 동기 및 목표

• 기계적 장치 없이 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용을 가능하게 하는 실용적이고 실시간의 제스처-계산 시스템을 개발하기 위해.
• 제한된 개구역에서 측정된 전자기장 데이터로부터 움직이는 점电하의 궤적을 식별하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 예를 들어 인간의 몸과 같은 알려지지 않은 비균일 배경 매질에 대해 강건성을 확보하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 맥스웰 방정식을 위한 동적 역원천 문제로 인식 과정을 모델링하기 위해.
• 전자기 탐측을 사용하여 실시간 제스처 인식을 위한 수학적으로 엄밀하고 계산 효율적인 해법을 제공하기 위해.

제안 방법

• 제스처 인식 문제를 시간 조화 파동의 맥스웰 방정식에 대한 동적 역원천 문제로 수립한다.
• 움직이는 발신자를 시간 조화 파동의 점전하로 모델링하여 알려지지 않은 비균일 매질에서 전자기파를 생성한다.
• 제한된 개구역 전자기장 측정치로부터 궤적을 재구성하기 위한 결정론적 동적 직접 샘플링 방법을 개발한다.
• 비선형 상태공간 모델에 기반한 수정된 입자 필터 방법을 제안하여 궤적을 순차적으로 추정한다.
• 가중치를 부여한 입자를 사용한 베이지안 필터링을 통해 원천 궤적의 사후 분포를 근사한다.
• 입자의 다양성을 유지하고 시간이 지남에 따라 추정 정확도를 향상시키기 위해 재표본 추출을 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 개구역 측정치로부터 움직이는 전자기 점원천의 궤적을 효과적으로 복원하기 위해 동적 역원천 문제를 해결할 수 있는가?
• RQ2 매질의 성질에 대한 사전 지식 없이도 알려지지 않은 비균일 배경 매질의 영향을 어떻게 다룰 수 있는가?
• RQ3 결정론적 직접 샘플링 방법이 노이즈가 많거나 데이터가 불완전한 상황에서도 복잡한 운동 궤적을 얼마나 정확하게 재구성할 수 있는가?
• RQ4 불확실성 하에서 실시간 순차적 추정에 대해 수정된 입자 필터 방법은 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ5 제안된 방법들의 수렴성과 안정성에 대해 이론적이고 수치적으로 어떤 보장이 있는가?

주요 결과

• 동적 직접 샘플링 방법은 제한된 개구역 및 노이즈가 있는 측정 조건에서도 높은 정확도로 운동 궤적을 성공적으로 복원한다.
• 수정된 입자 필터 방법은 순차적 추정에서 뛰어난 성능을 보이며, 시간이 지남에 따라 정확한 궤적 추적을 유지한다.
• 두 방법 모두 시간에 따라 변화하는 맥스웰 방정식에 대한 역원천 문제의 엄밀한 분석을 통해 이론적으로 정당화된다.
• 수치 실험을 통해 제안된 방법들이 실시간 제스처 인식 응용에 효과적이고 효율적임을 확인하였다.
• 시간 조화 파동의 점전하를 사용함으로써 배경 노이즈로부터의 신호 분리가 가능하고, 인간 신체 환경에서의 산란 효과가 감소한다.
• 이 방법들은 배경 매질에 독립적이므로 다양한 환경에서의 실용적 구현에 적합하다.