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문제 정의
- 본 논문은 영상통신이나 HCI 같은 응용 분야들을 위해 사람의 몸 위에 특징점들을 정의하고 입력되는 영상에서 이들을 추적함으로 해서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 사람의 움직임에 있어서 큰 의미를 가지는 손, 얼굴, 그리고 발과 같은 부분들뿐만 아니라 사람의 움직임에 있어서 중요한 정보가 되는 가슴과 골반 부분의 특징점 정보들까지 추출하고 있다.
가설 설정
- 그리고 어깨를 추출하기 위해 보조적으로 사용되는 특징점으로 목의 측면을 정의했다. 결국 이러한 특징점의 움직임 정보가 사람의 움직임 정보를 대표할 수 있다고 가정한다.
- CFP 는 초기과정 이후에 이전 프레임의 영상에서 얻어지는 각 영역의 위치 값을 측정값으로 사용해서 현재 프레임의 영상에서 각 영역의 위치를 칼만필터 를 이용하여 예측한다[13]. 여기서 CFP 는 짧은 시간 간격 동안 등가속도 운동 모델을 만족하는 운동을 한다고 가정한다. 예측된 위치를 중심으로 설정된 일정한 크기의 탐색영역 내에서 정규화된 RGB 색상 모델을 이용하여 초기과정에서 설정된 피부색의 색상영역을 만족하는 화소들을 추출한다.
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