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문제 정의
- 본 논문에서는 위 접근법들의 문제를 해결하고 각 접근법의 장점이 활용될 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 사람의 실루엣(silhouette) 전역 특징을 이용해 인식해야할 동작의 클래스를 한정한 후 지역 특징을 이용해 입력 동작을 정확히 인식한다.
- 본 논문에서는 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된 동작 인식 방법을 제안하였다. 인식의 결과는 MHI의 Hu 모멘트로 계산된 전역 특징과 공간 및 방향성 비닝기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징으로 구성된 지역 특징을 함께 고려하여 결정되었다.
- 본 절에서는 실험에 사용된 데이터 셋과 제안하는 방법의 동작 인식 성능에 대해 기술하도록 한다. 실험은 Pentium IV 2.
가설 설정
- 1) Pg(fg(t)|Σc* ,μc* )의 값이 가장 큰 경우 인식을 하지 않는다.
- 2) 모든 c에 대해 Pg(fg(t)|Σc ,μc)의 값이 tc 보다 작은 경우 인식을 하지 않는다.
- 영상 내 사람의 영역은 종횡비를 고려하여 120 × 120으로 정규화 하였으며, 사람의 동작은 약 1초 동안 지속된다는 가정 하에 τ의 값은 30으로 설정하였다.
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