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그림모델과 파티클필터를 이용한 인간 정면 상반신 포즈 인식
Pictorial Model of Upper Body based Pose Recognition and Particle Filter Tracking 원문보기

한국HCI학회 2009년도 학술대회, 2009 Feb. 09, 2009년, pp.186 - 192  

오치민 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  김민욱 (전남대학교 전자컴퓨터공학과) ,  이칠우 (전남대학교 전자컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we represent the recognition method for human frontal upper body pose. In HCI(Human Computer Interaction) and HRI(Human Robot Interaction) when a interaction is established the human has usually frontal direction to the robot or computer and use hand gestures then we decide to focus o...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 그림모델과 파티클 필터를 이용해 인체 정면 상반신 포즈를 인식하는 방법을 제시하였다. 인체는 큰 자유도를 갖고 있어서 모델링이 어려우며 모델이 복잡 할수록 영상에서 매칭이 어려운 단점이 있다.
  • 인체는 큰 자유도를 갖고 있어서 모델링이 어려우며 모델이 복잡 할수록 영상에서 매칭이 어려운 단점이 있다. 본 연구를 통해 이러한 문제를 해결하고 쉽게 인식할 수 있는 방법을 제시하였다. 챔퍼매칭은 특징점과 매칭 방법에서 에지를 사용 하였으므로 빛의 변화, 대상자의 옷 색, 옷 텍스쳐 변화에 강건하게 포즈인식이 작동하였다.

가설 설정

  • 상반신 그림구조 모델은 각 파트에서 x축, y축, 크기변화, z축 회전에 대한 자유도를 갖는다(표 1). x, y축 이동은 영상범위 내에서 이동을 가리킨다. 크기변화는 파트의 가로, 세로크기에 대한 스케일 정보이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인체 포즈가 활용되는 HCI의 예로는 무엇이 있는가? 인체 포즈는 HCI, HRI 등 다양한 곳에서 활용된다. HCI의 예로는 가상 터치스크린에서 가상터치를 인식하기 위해 다수 사용자를 구분하고 각 사용자의 손을 인체로부터 구분하는 방법을 사용한다. HRI의 예로는 로봇이 사람에게 물건을 주기 위해 사용자의 손을 세그먼테이션 한 후 손의 모양이 물건을 받을 수 있는 모양일 경우 물건을 전달하는 방법이 있다.
인체 포즈가 활용되는 HRI의 예로는 무엇이 있는가? HCI의 예로는 가상 터치스크린에서 가상터치를 인식하기 위해 다수 사용자를 구분하고 각 사용자의 손을 인체로부터 구분하는 방법을 사용한다. HRI의 예로는 로봇이 사람에게 물건을 주기 위해 사용자의 손을 세그먼테이션 한 후 손의 모양이 물건을 받을 수 있는 모양일 경우 물건을 전달하는 방법이 있다. 인체 포즈 인식 후 결정된 신체 정보는 이용해 이러한 의사소통에 활용될 수 있다.
정확한 손 정보에서 정확한 상반신 포즈를 인식할 수 있는 방법이 필요한 이유는 무엇인가? 대부분 손을 이용한 정보교환이 이루어지며 정확한 손 정보는 정확한 상반신 포즈를 인식할 수 있는 방법이 필요하다. 인체 포즈는 주요 정보가 상반신에 포함되어 있고 HCI와 HRI에서는 주로 손을 이용하여 터치 또는 손짓 제스처를 전달하기 때문이다. 따라서 영상에서 상반신을 정확히 모델링 하는 방법이 필요하다.
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