Acknowledgement
이 논문은 2021년도 중소벤처기업부의 기술개발사업 지원에 의한 연구임 (S2949268).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.78-79
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- 2022
User classification and location tracking algorithm using deep learning
딥러닝을 이용한 사용자 구분 및 위치추적 알고리즘
- Park, Jung-tak (Kwangwoon University) ;
- Lee, Sol (Kwangwoon University) ;
- Park, Byung-Seo (Kwangwoon University) ;
- Seo, Young-ho (Kwangwoon University)
- Published : 2022.05.26
Abstract
In this paper, we propose a technique for tracking the classification and location of each user through body proportion analysis of the normalized skeletons of multiple users obtained using RGB-D cameras. To this end, each user's 3D skeleton is extracted from the 3D point cloud and body proportion information is stored. After that, the stored body proportion information is compared with the body proportion data output from the entire frame to propose a user classification and location tracking algorithm in the entire image.
본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다수 사용자의 정규화된 스켈레톤의 신체 비율 분석을 통해 각 사용자의 구분 및 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 이를 위해 3D 포인트 클라우드로부터 각 사용자의 3D 스켈레톤을 추출한 뒤 신체 비율 정보를 저장한다. 이후 저장된 신체 비율 정보를 전체 프레임에서 출력된 신체 비율 데이터와 유사도를 비교하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치추적 알고리즘을 제안한다.