• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.65-68
• /
• 2011

본 논문에서는 모바일 증강현실을 실현하기 위한 3차원 모델기반 카메라 추적 기술을 제안한다. 3차원 모델기반 추적 기술은 평면적이지 않은 객체에 적용 가능하며, 특히 텍스처가 없는 환경에서 유용하다. 제안하는 방식은 대상 객체의 3차원 모델정보로부터 영상에서 추출한 에지와의 대응점을 찾고, 대응점의 거리를 최소화하는 카메라 움직임을 추정함으로써 이전 카메라 포즈(위치 및 방향)로부터 현재 포즈가 추적되는 방식이다. 안드로이드 플랫폼의 스마트폰 상에서 제안된 방식으로 카메라 포즈를 추적하고 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 그 유용성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.225-230
• /
• 2004

얼굴 검출은 디지털화된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 둥을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 재스쳐 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 둥의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 포즈와, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 얼굴 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.499-501
• /
• 2001

본 논문에서는 사실적인 아바타(avata) 구현의 핵심이라 할 수 있는 입체적인 얼굴 표현을 위해, (※원문참조) 기하학적인 정보를 사용하지 않고 중첩 메쉬를 허용하는 개선된 메쉬 워프 알고리즘(mesh warp algor※원문참조)을 이용하여 IBR(Image Based Rendering)을 구현하는 방법을 제안한다. 3차원 모델을 대신하기 위해 (※원문참조) 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상들에 대해 작성된 메쉬를 사용한다. 합성하고자 하는 (※원문참조) 정면 얼굴 영상에 대해서는 정면 메쉬만을 작성하고, 반측면이나 측면 메쉬는 표준 메쉬를 근거로 자(※원문참조)된다. 얼굴 포즈 합성의 성능을 펴가하기 위해, 얼굴을 수평으로 회전하는 실제 포즈 영상과 합성된 포(※원문참조)에 대해 주요 특징점 들을 정규화 한 위치 오차를 측정한 결과, 평균적으로 양 눈의 중심에서 입의 (※원문참조)리에 대해 약 5%의 위치 오차만이 발생한 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
• /
• pp.419-422
• /
• 2012

최근, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 위해 카메라의 정확한 포즈를 추정하고자 하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 인간의 움직임을 추적하기 위하여 카메라 영상으로부터 인간의 포즈를 추정하여 주된 인터랙션으로 활용하고자 한다. 그러나 기존의 움직임 추정 방법은 주로 내부(ego) 혹은 외부(exo)의 단일 카메라만을 이용하기 때문에 미세한 움직임을 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 외부 카메라뿐만 아니라 내부 카메라를 혼합하여 사용함으로써 미세한 움직임도 추정할 수 있는 하이브리드 비전 기반 움직임 추정 방법을 제안한다. 실험 결과는 단일 카메라만을 이용한 결과와 비교해 더 정확한 포즈 추정을 보인다.

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

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.185-188
• /
• 2015

미리 저장된 객체의 3차원 특징점(Feature point) 좌표와 카메라 영상의 2차원 특징점 좌표를 매칭(Matching)하여 객체를 추적하는 방식의 경우, 카메라의 시점이 변할 때 특징점에서 발생되는 원근 효과(Perspective effect)가 반영되지 못하여 특징점 매칭 오류가 발생한다. 따라서 특징점에서 발생하는 원근 효과를 반영하여 정확한 카메라 포즈를 추정하기 위해 이전 프레임(Frame)의 카메라 포즈(Camera Pose)에 맞추어 텍스쳐가 포함 된 3차원 객체의 모델을 렌더링 하여 원근 효과를 적용한 후, 현재 카메라 영상과 특징점 매칭하여 프레임 사이의 카메라 움직임을 구하여 객체를 추적한다. 더 나아가 본 논문에서는 특징점 매칭에서 발생하는 작은 오류들로 인한 미세한 카메라 움직임은 2단계의 임계치(Threshold)를 적용하여 떨림 현상으로 간주하여 떨림 현상이 제거된 객체 추적을 수행한다. 매 프레임마다 카메라 포즈에 맞춘 추적 객체를 렌더링 하기 때문에 떨림 현상으로 간주되어 제거된 카메라 움직임은 누적되지 않고, 추적 오류도 발생시키지 않는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
• /
• pp.631-633
• /
• 2003

본 논문에서는 사용자의 연속적인 제스처들을 실시간으로 제스처를 적출하고 인식하는 게임 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 동영상에서 사용자의 자세를 예측하는 포즈 추정 모듈과 연속된 포즈 심벌열로부터 제스처를 적출하고 인식하는 제스처 인식 모듈로 구성되어 있다. 사용자의 자세는 영상에 나타난 머리, 양손의 좌표를 취하여 대표되는 자세를 클러스터링을 통해 구하였다. 제스처를 적출하기 위해서 연속된 포즈 심벌열로부터 가제스처들을 생성한다. 생성된 가제스처의 인식엔진의 인식값을 기준으로하여 제스처를 판별한다. 제안된 논문에서 정의한 제스처를 인터페이스로 사용하여 실제 게임인 퀘이크II에 적용해 봄으로써, 컴퓨터 게임 안에서, 제안된 인터페이스가 타탕함을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.615-616
• /
• 2024

현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• 제55권6호
• /
• pp.749-757
• /
• 2016

이 연구의 목적은 요가의 한발서기자세를 수련 후 신체안정화에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하는 것이다. 요가수련 경험이 없는 20대 여성 13명을 대상으로 24개월간 수련 전·후의 3D동작분석과 근육 생체 신호를 측정하였고 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 댄서포즈에서 왼쪽 무릎의 y축과 오른쪽 발목의 x축, 그리고 트리포즈에서 오른쪽 발목의 x축, 왼쪽 발목 y축의 관절 움직임 범위가 작아지며 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05). 둘째, 몸통과 골반의 정렬각은 댄서포즈와 트리포즈 모두에서 유의한 차이가 없었다. 셋째, 질량중심 이동거리는 트리포즈의 Y, Z방향에서 작아지며 유의한 차이를 보였다(p<.05). 넷째, 트리포즈 동작에서 양쪽 척추기립근, 복직근 및 왼쪽 대퇴사두근의 근활성도가 커지면서 유의한 통계적 차이를 보였다(p<.05). 이러한 결과는 요가 훈련이 특히 발목과 질량중심 움직임을 작게하고, 코어근육을 강화시켜 안정적 자세를 만드는데 중요한 역할을 한다고 할 수 있다. 결론적으로 요가 훈련은 자세 안정화에 효과가 있으며, 자세교정에 영향을 미친다고 할 수 있다. 추후 요가훈련을 통해 자세안정화를 볼 수 있는 정렬각의 변인을 통해 얻을 수 있는 정보에 대한 연구가 더 필요할 것으로 사료된다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제41권11호
• /
• pp.927-934
• /
• 2014

본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.