• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.390-392
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• 2011

가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.227-230
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• 2010

비젼 기반의 휴먼 인체 추적 문제는 추정해야 할 파라미터의 수가 많고, 인체 구성 요소들 간의 가려짐등으로 인해 발생하는 포즈 간의 모호성 등으로 야기되는 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 다양한 휴먼 상체 포즈에 따른 고차원 탐색 공간을 효율적으로 계산할 수 있는 Mean-Shift Belief Propagation (MSBP) 및 역기구학(Inverse Kinematics) 제약에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해 실험을 기존에 제안된 방법들과의 비교 실험을 수행하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.183-192
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• 2020

컴퓨터 그래픽스 기술의 발달과 정보통신 기술의 발달로 증강현실 기술의 많은 발전이 이루어졌다. 하지만 가상의 공간과 실제의 공간이 매칭이 된 이미지를 보면 아직 현실감은 다소 떨어진다. 본 연구에서는 문제의 원인을 가상의 오브젝트가 실제 공간에서의 깊이 감을 고려하지 않고 형성되어 공간감을 파괴시키는 문제와 마커에 의존한 인식 기술의 한계성 두 가지로 설정하고 해결하였다. 공간감은 사람의 신체와 가상의 오브젝트 사이의 위계질서를 형성함으로써, 마커 기술의 한계성은 시간 지연과 카메라 움직임에 따라 마커의 위치를 역으로 추적하는 방식으로 문제를 해결하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.937-944
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• 2007

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.25-34
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• 2019

가상착용기술(VTON: Virtual try-on)은 의상의 온라인 유통을 활성화를 위하여 중요한 기술이다. 그러나 3차원 그래픽스기반 방식은 의상과 인체의 3차원 정보의 확보가 필요하여 범용화에 어려움이 있고, 이러한 제약을 해소하기 위해 개발되는 이미지 기반 방식들의 연구들은 그 기술적 한계가 불명확하다. 구체적으로 VITON (Virtual image try-on) 과 CP-VTON (Content preserving VTON)등은 가능성 위주의 매우 단편적인 결과만을 제시하고 있다. 본 논문은 이미지기반 기술의 상용화의 한계를 파악하기 위해, 세 가지 대표적 방식(SCMM 기반의 비-딥러닝 방식, 딥러닝기반 VITON 과 CP-VTON에 대하여 인물의 자세 및 체형, 의상의 가려짐 정도, 의상의 특성 등에 따라 분석을 하였다. 객관적인 평가를 위하여 변형단계와 합성단계의 성능을 각각 IoU와 SSIM로 평가하였고, 상대적인 비교 분석을 하였다. 그 결과, CP-VTON이 가장 좋은 성능을 보이지만, 자세와 의상의 복잡도에 따라 성능의 한계가 크게 차이가 남을 보였다. 그 주 원인은 2차 기하변형의 한계와 GAN을 통한 합성 기술의 한계로 파악되었다.