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Dance Posture Correction Method using DETR-based Object Detection

DETR 기반 객체탐지를 사용한 댄스 자세교정 방법

  • Woo, Sangchul (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University-Seoul) ;
  • Ji, Sumi (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University-Seoul) ;
  • Sung, Yunsick (Dept. of Multimedia Engineering, Dongguk University-Seoul)
  • 우상철 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 지수미 (동국대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 성연식 (동국대학교 멀티미디어공학과)
  • Published : 2020.11.05

Abstract

전 세계적으로 코로나 바이러스가 확산되면서 언택트 시대가 되었다. 언택트 시대에서는 대부분의 대면활동이 비대면으로 전환되고 있다. 전 세계적으로 열광중인 케이팝 댄스의 대중화를 위해 우리는 비대면으로 댄스 학습이 가능한 DETR 기반 객체탐지를 사용한 댄스 자세교정 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안한 댄스 자세교정은 객체탐지에 DETR을 적용한 방식이다. DETR은 기존 객체탐지 모델에서 앵커박스, 바운딩박스 중복처리를 제거하는 NMS같은 휴리스틱한 방법을 사용하지 않고 트랜스포머를 통해 자동으로 학습하도록 만든 모델이다. DETR로 객체탐지를 한 후 강사와 사용자의 동작유사성을 샴 뉴럴 네트워크를 통해 계산한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 글로벌핵심인재양성지원사업의 연구결과로 수행되었음 (2020-0-01576)