Tracking a Walking Motion Based on Dynamics Using a Monocular Camera

Gait analysis is an examination which extracts objective information from observing human gait and assesses the function. The equipments used recently for gait analysis are expensive due to multiple cameras and force plates, and require the large space to set up the system. In this paper, we proposed a method to measure human gait motions in 3D from a monocular video. Our approach was based on particle filtering to track human motion without training data and previous information about a gait. We used dynamics to make physics-based motions with the consideration of contacts between feet and base. In a walking sequence, our approach showed the mean angular error of $12.4^{\circ}$ over all joints, which was much smaller than the error of $34.6^{\circ}$ with the conventional particle filter. These results showed that a monocular camera is able to replace the existing complicated system for measuring human gait quantitatively.

단일 카메라를 이용한 동역학 기반의 보행 동작 추적

보행을 관찰하고 객관적인 정보를 추출하여 그 기능을 평가하는 것을 보행 분석이라고 한다. 최근 사용되는 보행 측정 장비들은 다수의 카메라, 지면 반력 측정 장치로 구성되어 고가이며, 이를 설치할 넓은 장소를 필요로 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 단일 카메라를 통해 얻은 영상에서 마커 없이 인체의 3차원 보행 동작을 측정하는 기법을 제안한다. 파티클 필터를 사용하여 훈련 데이터와 보행에 관한 사전 정보 없이 사람의 동작을 추적한다. 인체와 지면에 관한 동역학을 통해 물리적으로 합당한 인체의 동작들을 생성하였다. 보행 영상에서 계산한 모든 관절의 평균 에러는 제안한 방법에서 $12.4^{\circ}$로, 기존 파티클 필터의 에러 $34.6^{\circ}$보다 작았다. 이러한 결과를 바탕으로 단일 카메라만으로 보행을 정량적으로 측정하여 기존 복잡한 장비를 대체할 수 있는 가능성을 제시하였다.