권투 모션 인식을 위한 알고리즘 비교 연구

A Study on Comparing algorithms for Boxing Motion Recognition

본 논문은 권투 모션 인식에 대한 연구로서 게임이나, 애니메이션 등의 분야에 응용될 수 있다. 권투 모션의 인식을 위하여 주성분분석과 동적시간정합 알고리즘을 적용한 실험을 하여 비교 연구하였다. 주성분분석 이론은 인식하고자 하는 데이터의 차원을 축소하여 특정 벡터를 추출하여 비교하는 알고리즘이며, 동적시간정합은 두 순차적인 데이터의 유사성을 구하는 알고리즘이다. 모션 인식을 위해 두 상이한 알고리즘을 비교하여 성능을 고찰하고, 권투 모션을 구성하기 위해 만든 모션캡쳐 시스템을 소개한다. 구성된 권투 모션 데이터로부터 모션 그래프를 구성하고, 정규화 과정을 처리한 후, 각각 5명의 연기자의 모션에 대해 인식을 시도하여 실험을 통해 인식률 결과를 보여준다.

In this paper, we describes the boxing motion recognition which is used in the part of games, animation. To recognize the boxing motion, we have used two algorithms, one is principle component analysis, the other is dynamic time warping algorithm. PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses and often used to reduce multidimensional data sets to lower dimensions for analysis. DTW is an algorithm for measuring similarity between two sequences which may vary in time or speed. We introduce and compare PCA and DTW algorithms respectively. We implemented the recognition of boxing motion on the motion capture system which is developed in out research, and depict the system also. The motion graph will be created by boxing motion data which is acquired from motion capture system, and will be normalized in a process. The result has implemented in the motion recognition system with five actors, and showed the performance of the recognition.