Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Study of the Gaussian Mixture Joint-Adaptive Heatmap Regression for Top-Down Human Pose Estimation

관절 적응형 Gaussian Mixture 히트맵 회귀법을 이용한 하향식 사람 자세 추정에 관한 연구

  • Ong, Zhun-Gee (Dept. of Data and Knowledge Service Engineering, Dankook University) ;
  • Cho, Jungchan (School of Computing, Gachon University) ;
  • Choi, Sang-il (Dept. of Computer Engineering, Dankook University)
  • 왕준기 (단국대학교 데이터지식서비스공학과) ;
  • 조정찬 (가천대학교 AI.소프트웨어학부) ;
  • 최상일 (단국대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2022.07.13
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Abstract

본 논문은 딥러닝 사람 자세 추정 모델이 사람의 관절 키포인트를 예측하는데 관절의 2차원 면적에 의해 키포인트별 𝜎, 즉, 표준 편차를 가지는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 예측하는 방법을 제안한다. 각 관절 키포인트에 대해 다른 𝜎를 가지는 정답 히트맵(Ground Truth Heatmap)과 제안한 Gaussian Mixture Block를 모델에 추가해서 관절의 크기를 맞는 히트맵을 예측한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원 (IITP-2022-00155227, 문맥정보를 이용한 딥러닝 기반의 의료 진단에 활용 가능한 ICT-BIO 융합 기술 개발)과 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원( IITP-2017-0-00091, 멀티 모달 딥러닝 기반의 바이오 헬스케어 데이터 분석 기술 개발)과 2020년도 ICT혁신인재4.0사업의 연구결과로 수행되었음.(IITP-2020-0-01824-003)