• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.374-385
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• 2020

In this paper, we propose a preprocessing technique to solve the problems of action recognition with Equirectangular Projection (ERP) video. The preprocessing technique proposed in this paper assumes the person object as the subject of action, that is, the Object of Interest (OOI), and the surrounding area of the OOI as the ROI. The preprocessing technique consists of three modules. I) Recognize person object in the image with object recognition model. II) Create a saliency map from the input image. III) Select subject of action using recognized person object and saliency map. The subject boundary box of the selected action is input to the action recognition model in order to improve the action recognition performance. When comparing the performance of the proposed preprocessing method to the action recognition model and the performance of the original ERP image input method, the performance is improved up to 99.6%, and the action is obtained when only the OOI is detected. It can also see the effects of related video summaries.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.513-515
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• 2023

본 논문에서는 그리드 탐색과 트랜스포머를 사용한 그룹 행동 인식 모델을 제안한다. 추출된 여러 사람의 스켈레톤 정보를 차분 벡터, 변위 벡터, 관계 벡터로 변환하고 사람별로 묶어 이를 TimeDistributed 함수에 넣고 풀링을 한다. 이를 트랜스포머 모델의 입력으로 넣고 그룹 행동 인식 분류를 출력하였다. 논문에서 3가지 벡터를 입력으로 하여 합치고 트랜스포머 계층을 거친 모델과 3가지 벡터를 입력으로 하고 계층적으로 트랜스포머 모델을 거쳐 행동 인식 분류를 출력하는 두 가지 모델을 제안한다. 3가지 벡터를 합친 모델에서 클래스 분류 정확도는 CAD 데이터 세트 96.6%, Volleyball 데이터 세트 91.4%, 계층적 트랜스포머 모델은 CAD 데이터 세트 96.8%, Volleyball 데이터 세트 91.1%를 얻었다

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.157-160
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• 2011

In this paper, We proposed the method of recognition and analysis of human activites using Motion vector in real-time surveillance system. We employs subtraction image techniques to detect blob(human) in the foreground. When MPEG-4 video recording EPZS(Enhanced Predicted Zonal Search) is detected the values of motion vectors were used. In this paper, the activities of human recognize and classified such as meta-classes like this {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running}. Each step was separated using a step-by-step threshold values. We created approximately 150 conditions for the simulation. As a result, We showed a high success rate about 86~98% to distinguish each steps in simulation image.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.305-314
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• 2011

Research into the visual perception of human emotion to recognize an intention has traditionally focused on emotions of facial expression. Recently researchers have turned to the more challenging field of emotional expressions through body posture or activity. Proposed work approaches recognition of basic emotional categories from body postures using neural model applied visual perception of neurophysiology. In keeping with information processing models of the visual cortex, this work constructs a biologically plausible hierarchy of neural detectors, which can discriminate 6 basic emotional states from static views of associated body postures of activity. The proposed model, which is tolerant to parameter variations, presents its possibility by evaluating against human test subjects on a set of body postures of activities.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1491-1500
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• 2008

This paper proposes an intelligent surveillance system to recognize suspicious patterns of the human behavior by using the Hidden Markov Model. First, the method finds foot area of the human by motion detection algorithm from image sequence of the surveillance camera. Then, these foot locus form observation series of features to learn the HMM. The feature that is position of the human foot is changed to each code that corresponds to a specific label among 16 local partitions of image region. Therefore, specific moving patterns formed by the foot locus are the series of the label numbers. The Baum-Welch algorithm of the HMM learns each suspicious and specific pattern to classify the human behaviors. To recognize the inputted human behavior pattern in a test image, the probabilistic comparison between the learned pattern of the HMM and foot series to be tested decides the categorization of the test pattern. The experimental results show that the method can be applied to detect a suspicious person prowling in corridor.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.11
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• pp.2284-2290
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• 2015

The use of human actions as context for object class recognition is quite effective in enhancing the recognition performance despite the large variation in the appearance of objects. We propose an efficient method that integrates human action information into object class recognition using a Bayesian appraoch based on a simple probabilistic graph model. The experiment shows that by using human actions ac context information we can improve the performance of the object calss recognition from 8% to 28%.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.3
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• pp.248-259
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• 2001

This paper proposes a human action recognition scheme to recognize nonverbal human communications automatically. Based on the principle that a human body action can be defined as a combination of multiple articulation movements, we use the method of inferencing stochastic grammars to understand each human actions. We measure and quantize each human action in 3D world-coordinate, and make two sets of 4-chain-code for xy and zy projection plane. Based on the fact that the neighboring information among articulations is an essential element to distinguish actions, we designed a new stochastic inference procedure to apply the neighboring information of hands. Our proposed scheme shows better recognition rate than that of other general stochastic inference procedures. ures.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.252-255
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• 2019

본 논문에서 Equirectangular projection(ERP) 영상을 행동 인식 모델에 입력하기전 제안하는 전처리를 통하여 성능을 향상시키는 것을 보인다. ERP 영상의 특성상 행동 인식을 하는데 불필요한 영역이 일반적인 2D 카메라로 촬영한 영상보다 많다. 또한 행동 인식은 사람이 Object of Interest(OOI)이다. 따라서 객체 인식모델로 인간 객체를 인식한 후 Region of Interest(ROI)를 추출하여 불필요한 영역을 없애고, 왜곡 또한 줄어든다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 전처리 후 CNN-LSTM 모델로 성능을 테스트했다. 제안하는 방법으로 전처리를 한 데이터와 하지 않은 데이터로 행동 인식을 한 정확도로 비교하였으며 제안하는 기법으로 전처리 한 데이터로 행동 인식을 한 경우 데이터의 특성에 따라 다르지만, 최대 61%까지 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.736-739
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• 2011

이 연구는 스스로 건강상태를 올바르게 인식하고 있는지 알아보고 건강상태 인식 유형에 따른 건강행동과의 관계를 살펴봄으로 건강수준의 향상과 더불어 건강한 노후를 맞이할 수 있도록 하고자 하였다. 2008년 1월부터 12월까지 실시된 국민건강영양조사 제4기 2차년도(2008) 자료원을 사용하였으며, 200개 조사구 약 4600가구의 만1세 이상 9,744명중 만19세 미만을 제외하고 건강설문 및 검진조사에 참여한 4,688 명을 최종대상자로 분석하였다. 자료는 SPSS 18.0을 이용하여 성별에 따른 인구사회학적 특성, 건강상태 인식 유형별 분포, 주관적 건강상태에 따른 객관적 건강상태와 일반적특성 및 건강행동을 교차분석관적 시에 카이제곱검정을 하였으며, 단변량 분석에서 의미 있는 변수들을 독립변수로 하고 올바른 인식군과 그릇된 인식군으로 나눈 건강상태인식유형을 종속변수로 하여 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 이 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 주관적 건강상태에 따라 실제 객관적인 건강상태를 살펴본 결과, 건강상태를 과대평가하는 사람의 비율이 가장 높았으며, 건강상태를 올바르게 인식하는 사람보다 그릇되게 인식하는 사람이 더 많았다. 2. 주관적 건강상태를 좋음으로 인식하는 군에서 객관적 건강상태는 여자보다 남자가 건강을 과대평가하였고, 연령이 증가할수록, 읍/면지역에서, 결혼상태는 별거 사별 이혼상태에서, 교육수준은 낮아질수록 건강을 그릇되게 인식하여 과대평가하였다. 3. 주관적 건강상태를 나쁨으로 인식하는 군에서 객관적 건강상태는 연령이 낮아질수록 건강을 과소평가하는 경향이었고, 읍/면지역보다 동지역에서, 미혼일 경우, 교육수준은 높아질수록 건강상태를 그릇되게 인식하여 과소평가하였다. 4. 건강상태 인식 유형별로 건강행동을 살펴본 결과 주관적 건강상태를 좋음으로 인식하는 군에서는 체중조절, 월간음주, 우울증상경험, 건강검진에서 유의한 결과를 나타냈고, 주관적 건강상태를 나쁨으로 인식하는 군에서는 현재흡연과 월간음주에서 유의한 결과를 나타내었다. 5. 주관적 건강상태를 좋음으로 인식한 군에서 객관적 건강상태를 종속변수로한 로지스틱회귀분석결과를 살펴보면, 건강을 과대평가하는 그릇된 인식군으로 될 위험도가 남자보다 여자에서 감소하였고, 70대에 비하여 연령이 낮아질수록 위험도가 감소하였으며, 미혼에 비하여 기혼, 별거 사별 이혼에서 위험도가 증가하였고, 체중조절을 하는 사람이 체중조절을 하지 않은 사람보다 위험도가 높았다. 6. 주관적 건강상태를 나쁨으로 인식한 군에서 객관적 건강상태를 종속변수로한 로지스틱 회귀분석결과를 살펴보면, 연령을 제외한 모든 변수에서 통계적으로 유의하지 않았다.