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휴먼-로봇 인터액션을 위한 하이브리드 스켈레톤 특징점 추출

Feature Extraction Based on Hybrid Skeleton for Human-Robot Interaction

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.14 no.2, 2008년, pp.178 - 183  

주영훈 (군산대학교 전자정보공학부) ,  소제윤 (군산대학교 전자정보공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Human motion analysis is researched as a new method for human-robot interaction (HRI) because it concerns with the key techniques of HRI such as motion tracking and pose recognition. To analysis human motion, extracting features of human body from sequential images plays an important role. After fin...

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문제 정의

  • 또한, 색상 기반 손 탐지 알고리즘을 이용하여 손 위치와 팔꿈치 위치를 계산함으로써 특징 점을 추출의 정확도를 높인다. 본 논문에서 구축된 시스템을 이용하여 직접 실험을 통해 제안된 방법의 응용 가능성을 제시하고 실험에 사용된 영상 정보를 바탕으로 인간 모션 추출의 정확도 여부를 판단한다.
  • , §2로 표현된다. 본 논문에서는 얼굴 위치와 가로 넓이를 기준으로 가상 인간스켈레톤 모델 형태가 설계된다. 따라서 OpenCV에서 제공되는 얼굴 탐지 알고리즘을 이용하여 인간의 얼굴 위치와 얼굴 가로 길이 찾는다.
  • 있다. 본 논문에서는 지능형 로봇 시스템에서 인간-로봇 간의 자연스러운 상호작용을 위한 정보로 인간 신체 하부는 영향이 없다고 판단되어 인간 신체 상부에만 초기 특징 점을 설계한다. 상기 가상 인간 스켈레톤 모델에서 사용된 특징점과 뼈대의 구조로 出부터 7、까지는 11개의 특징 점을 나타내며, 각 특징 점간의 거리는 岛, .
  • 본 논문에서는 하이브리드 스켈레톤 특징 점 추출 기법을 제안한다. 가상 인간 스켈레톤 모델을 이용하여 초기 특징점(尸을 설계하고 LK 알고리즘을 이용하여 초기 특징 점을 추적한다.
  • 본 논문은 인간-로봇의 자연스러운 상호작용을 위한 하이브리드 스켈레톤 특징점 추출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 실험에 의해 만족할 만한 특징점 추출률을 보였고, 또한, 특징점 추출 결과를 스켈레톤 모델을 이용하여 인간모션을 정확히 표현하였다.
  • 본 논문은 지능형 로봇 시스템의 단일 카메라로부터 얻어진 연속적인 영상 정보에서 단일 이미지를 획득하여 인간 실루엣을 추출하고 10명의 DB로부터 계산된 신체 비례정보를 이용하여 구성된 가상 인간 스켈레톤 모델을 설계한다. 인간 실루엣 영상에 가상 인간 스켈레톤 모델의 초기특징 점을 생성하고 LK 알고리즘을 이용하여 초기 특징점을 추적한 뒤 몸통 안의 특징 점은 스네이크 알고리즘을 이용한 동정한다.
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참고문헌 (13)

  1. D. M. Gavrila and L. S. Davis, 'Towards 3D model based tracking and recognition of human movement: a multi view approach,' Int Workshop on Face and Gesture Recognition, vol. 162479, pp. 272-277, 1995 

  2. V. I. Pavlovic, R. Sharma, and T. S. Huang, 'Visual interpretation of hand gestures for human computer interaction: A review,' IEEE, Transaction on PAMI, vol. 19, no. 7, pp. 677, July, 1997 

  3. G. V. Veres, L. Gordon, J. N. Carter, and M. S. Nixon. 'What image information is important in silhouette based gait recognition?,' 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. vol. 2, pp. 776-782, 2004 

  4. C. R. Wren, A. Azarbayejani, T. Darrell, and A. Pentland, 'Pfinder: real-time tracking of the human body,' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 780-785, 1997 

  5. I. Haritaoglu, D. Harwood, and L. S. Davis, 'W4: Real-time surveillance of people and their activities,' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 8, pp. 809-830, 2000 

  6. R. Cutler and L. Davis, 'Robust real-time periodic motion detection, analysis, and applications,' IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 8, pp. 781-796, 2000 

  7. H. F. and A. J. Lipton, 'Real time human motion analysis by image skeletonization,' Proceedings of The 4th Workshop of Applications of Computer Vision, pp. 15-21, 1998 

  8. Y. Li, A. Hilton, and J. Illingworth, 'A relaxation algorithm for real-time multiple view 3D-tracking,' Journal of Image and Vision Computing, vol. 20, pp. 841-859, 2002 

  9. R. Hoshino, S. Yonemoto, D. Arita, and R. Taniguchi. 'Real time motion capture system based-on silhouette contour analysis and inverse kinematics,' 7th Korea- Japan Joint Workshop on Computer Vision, vol. 7, pp. 157-163, 2001 

  10. http://opencvlibrary.sourceforge.net 

  11. Bruce D. Lucas and T. Kanade. 'An iterative image registration technique with an application to stereo vision,' International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 674-679, 1981 

  12. C. Xu, and J. Prince, 'Snakes, shapes, and gradient vector flow,' IEEE. Transactions on Image Processing, vol. 7, no. 3, pp. 359-369, 1998 

  13. http://lrv.fri.uni-lj.si/~peterp/publications/eurocon03.pdf 

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