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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

스윙 모션 사전 지식을 활용한 정확한 야구 선수 포즈 보정

Motion Prior-Guided Refinement for Accurate Baseball Player Pose Estimation

  • 오승현 (숭실대학교 글로벌미디어학부) ;
  • 김희원 (숭실대학교 글로벌미디어학부 )
  • Seunghyun Oh (Global School of Media, Soongsil University) ;
  • Heewon Kim (Global School of Media, Soongsil University)
  • 발행 : 2024.05.23
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초록

현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.

키워드

참고문헌

  1. Xiao, Bin et al., "Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking", ECCV 2018.
  2. Sun, Ke et al., "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation", CVPR 2019.
  3. Zhang, Feng et al., "Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation", CVPR 2020.
  4. AJ Piergiovanni and Michael S. Ryoo, "Fine-Grained Activity Recognition in Baseball Videos", CVPRW 2018.
  5. Zhang, Weiyu et al., "From Actemes to Action: A Strongly-Supervised Representation for Detailed Action Understanding", ICCV 2013.