본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 저성능 컴퓨터나 스마트폰의 카메라를 통해 입력받은 영상을 기반으로 사용자의 포즈를 추정하고, 실시간으로 사용자의 포즈에 따라 3D 모델의 모션이 제어되어 가시화 될 수 있는 클라이어트-서버 구조의 "자세추정 및 3D 모델 모션 제어 시스템"을 제안한다. 제안 시스템은 소켓통신 기반의 클라이언트-서버구조로 구성되어, 서버에서는 실시간 자세 추정을 위한 딥러닝 모델이 수행되고, 저성능 클라이언트에서는 실시간으로 카메라 영상을 획득하여 영상을 서버에 전송하고, 서버로부터 자세 추정 정보를 받아 이를 3D 모델에 반영하고 렌더링 함으로써 사용자와 함께 3D 모델이 같은 동작을 수행하는 증강현실 화면을 생성한다. 고성능을 요구하는 객체 자세 추정 모듈은 서버에서 실행하고, 클라이언트에서는 영상 획득 및 렌더링만을 실행하기 때문에, 모바일 앱에서의 실시간 증강현실을 위한 자세 추정 및 3D 모델 모션 제어가 가능하다. 제안 시스템은 "증강현실 기반 영상 찍기 앱" 에 반영되어 사용자의 움직임을 따라하는 3D 캐릭터들의 영상을 쉽게 생성할 수 있도록 할 수 있다.
본 논문에서는 PTZ 카메라를 이용한 머리자세추정 방법에 대하여 서술한다. 회전 또는 이동에 의하여 카메라의 외부인자가 변경되면, 추정된 얼굴자세도 변한다. 본 논문에는 PTZ 카메라의 회전과 위치 변화에 독립적으로 머리자세를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 얼굴검출, 특징추출 그리고 자세추정으로 이루어진다. 얼굴검출은 MCT특징을 이용해 검출하고, 얼굴 특징추출은 회귀트리 방법을 이용해 추출하고, 머리자세 추정은 POSIT 알고리즘을 사용한다. 기존의 POSIT 알고리즘은 카메라의 회전을 고려하지 않지만, 카메라의 외부인자 변화에도 강건하게 머리자세를 추정하기 위하여 본 논문은 원근투영법에 기반하여 POSIT를 개선한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 RMSE가 약 $0.6^{\circ}$ 개선되는 것을 확인했다.
본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.
증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.
본 논문은 최적화알고리즘을 이용한 관절각 기반 3차원 자세 추정 기법의 정확도를 휴머노이드 로봇을 이용하여 검증하는 방법을 제안한다. 구글의 자세 추정 오픈소스 패키지인 MPP(MediaPipe Pose)로 특정자세를 취한 휴머노이드 로봇의 관절 좌표를 카메라의 픽셀 좌표로 추출한다. 추출한 픽셀 좌표를 전역최적화 방법인 uDEAS(univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 통해 시상면과 관상면에서의 각도를 추정하고 휴머노이드 로봇의 실제 관절 각도와 비교하여 알고리즘의 정확도를 검증하는 방법을 제시한다.
2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.512-519
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2012
본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.
최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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