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강민주 (이화여자대학교) 류수경 (이화여자대학교) 김나영 (이화여자대학교) 이지은 (이화여자대학교) 강제원 (이화여자대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2015년도 한국방송공학회 하계 학술대회
발행연도
2015.7
수록면
322 - 325 (4page)

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본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장가능성 또한 보인다.

목차

요약
1. 서론
2. 기존기법
3. 제안기법
4. 실험결과
5. 결론
6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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