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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,183 - 1,189 (7page)
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홈 트레이닝을 하는 사람들은 전문적인 대면 지도가 없기 때문에 잘못된 자세로 동작을 하여 신체에 무리가 올 수 있다. 본 연구에서는 자세 예측 모델과 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자의 자세를 교정 해주는 “영상 데이터 기반 동작 분류 및 자세 교정 시스템”을 제안한다. 자세 예측 모델로 뼈대 정보를 예측한 후 심층 신경망을 이용하여 어떤 운동 동작인지를 분류한 뒤, 올바른 관절의 각도를 알려주며 교정이 이루어진다. 이 과정에서 동작 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 연속적인 프레임들의 결과를 고려하는 투표 알고리즘을 적용하였다. 다층 퍼셉트론 기반 모델을 자세 분류 모델로 사용했을 때 0.9의 정확도를 가진다. 그리고 투표 알고리즘을 통해 분류 모델의 정확도는 0.93으로 향상된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
J. Y. Kwon, I. H. Jo, and K. K. Choi, “Home Training Awareness Analysis Using Big Data: Focusing on the Spread of COVID-19,” Journal of the Korean Physical Science Association, vol. 30, no. 2, pp. 447-459, 2020.
J. H. Oh, J. W. Oh, and K. M. Jo, “A study on the continuation intention of one-person media YouTube home training by applying the late acceptance model,” Journal of the Korean Convergence Society, vol. 10, no. 2, pp. 183-193, 2019.
S. Chen and R. R. Yang, “Pose Trainer: correcting exercise posture using pose estimation,” arXiv preprint arXiv. 2006.11718, 2020.
D. J. Berndt and J. Clifford, “Using dynamic time warping to find patterns in time series,” KDD workshop, vol. 10, no. 16, pp. 359-370, 1994.
A. Talal, “Chen, Chen. Recognizing Exercises and Counting Repetitions in Real Time,” arXiv preprint arXiv:2005.03194, 2020.
J. H. Oh, J. W. Oh, and K. M. Jo, “A study on the continuation intention of one-person media YouTube home training by applying the late acceptance model,” Journal of the Korean Convergence Society, vol. 10, no. 2, pp. 183-193, 2019.
S. Chen and R. R. Yang, “Pose Trainer: correcting exercise posture using pose estimation,” arXiv preprint arXiv. 2006.11718, 2020.
D. J. Berndt and J. Clifford, “Using dynamic time warping to find patterns in time series,” KDD workshop, vol. 10, no. 16, pp. 359-370, 1994.
A. Talal, “Chen, Chen. Recognizing Exercises and Counting Repetitions in Real Time,” arXiv preprint arXiv:2005.03194, 2020.
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