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문제 정의
- 본 논문에서는 이러한 기존의 기법의 한계점을 극복하고 가정용 로봇에 실적용 가능한 강인한 스켈레톤 추출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 스켈레톤 특징점 추출을 위해 움직임 정보, 피부색 정보, 옷 색 정보 그리고 윤곽선 정보를 혼합하여 이용한다.
- 하지만 아직 높은 성능을 가진 상호작용 기법이 개발되고 있는 못한 실태이다. 본 연구에서는 보다 높은 성능의 특징점 추출기 개 발을 위해 다양한 정보를 사용하고 가상 인간 모델로부터 얻어지는 정보를 바탕으로 지능적으로 특징점을 찾는 기법을 개발한다. 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
가설 설정
- 여기서 영역은 인간의 손이 움직일 수 있는 최대 영역이며 氏2는 인간의 손의 움직임이 없는 영역이다. 본 논문에서는 영상 정보를 이용하여 탐색을 할 시 탐색 시간을 줄이기 위해 如 영역은 탐색 공간에 넣지 않는다. 하지만 실제적으로 血을 원형영역으로 설정하기 힘들기 때문에 用과 같은 사각형 영역을 이용하여 특징점을 탐색한다.
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