Acknowledgement
이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.20200021720012002, 인공지능을 이용한 맞춤형 홈트레이닝 플랫폼)
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.239-241
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- 2021
3D Human Keypoint Detection With RGB and Depth Image
RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용한 3D 휴먼 키포인트 탐지
- Jeong, Keunseok (Department of computer science and engineering, Konkuk University) ;
- Lee, Yegi (Department of computer science and engineering, Konkuk University) ;
- Yoon, Kyoungro (Department of computer science and engineering, Konkuk University)
- Published : 2021.06.23
Abstract
2019 발생한 COVID-19로 인하여 전 세계 사람들의 여가 활동이 제한되면서 건강관리를 위해 홈 트레이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 최근 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 사람의 행동을 눈으로 직접 판단했던 작업을 컴퓨터가 키포인트 탐지를 통해 인간의 행동을 이해하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문은 Azure Kinect를 이용하여 촬영한 RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용하여 3D 키포인트를 추정한다. RGB 이미지는 2D 키포인트 탐지기를 이용하여 2차원 공간에서의 좌표를 탐지한다. 앞서 탐지한 2D 좌표를 Depth 이미지에 투영하여 추출한 3D 키포인트의 깊이 값을 이용하여 3D 키포인트 탐지에 대한 연구 개발하였다.
Keywords