한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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은닉 조건부 랜덤 필드를 이용한 인간 행위 인식 시스템의 설계

Design of a Human Activity Recognition System using Hidden Conditional Random Fields

  • 김혜숙 (경기대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 한유미 (경기대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 김인철 (경기대학교 컴퓨터과학과)
  • Kim, Hye-Suk (Dept of Computer Science, Kyonggi University) ;
  • Han, Yu-Mi (Dept of Computer Science, Kyonggi University) ;
  • Kim, In-Cheol (Dept of Computer Science, Kyonggi University)
  • 발행 : 2013.11.08
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초록

본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

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