• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.569-579
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• 2011

This paper presents a novel approach for human activity recognition (HAR) using the joint angles from a 3D model of a human body. Unlike conventional approaches in which the joint angles are computed from inverse kinematic analysis of the optical marker positions captured with multiple cameras, our approach utilizes the body joint angles estimated directly from time-series activity images acquired with a single stereo camera by co-registering a 3D body model to the stereo information. The estimated joint-angle features are then mapped into codewords to generate discrete symbols for a hidden Markov model (HMM) of each activity. With these symbols, each activity is trained through the HMM, and later, all the trained HMMs are used for activity recognition. The performance of our joint-angle-based HAR has been compared to that of a conventional binary and depth silhouette-based HAR, producing significantly better results in the recognition rate, especially for the activities that are not discernible with the conventional approaches.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_1호
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• pp.693-698
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• 2021

As technology advances, there is increasing need for research in different fields where this technology is applied. On of the most researched topic in computer vision is Human activity recognition (HAR), which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. We therefore present in this paper a human activity recognition system based on scale and rotation while employing the Kinect depth sensors to obtain the human skeleton joints. In contrast to previous approaches that use joint angles, in this paper we propose that each limb has an angle with the X, Y, Z axes which we employ as feature vectors. The use of the joint angles makes our system scale invariant. We further calculate the body relative direction in the egocentric coordinates in order to provide the rotation invariance. For the system parameters, we employ 8 limbs with their corresponding angles each having the X, Y, Z axes from the coordinate system as feature vectors. The extracted features are finally trained and tested with the Long short term memory (LSTM) Network which gives us an average accuracy of 98.3%.

• 대한정형외과학회지
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• 제54권4호
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• pp.343-352
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• 2019

목적: 병변이 없는 견갑하건 부착부를 가진 환자를 대상으로 초음파를 통한 견갑하건의 부착부, 특히 제1부착면에 대한 초음파적 영상 소견 및 그 크기를 기술하고 인구통계적 특성과의 상관관계를 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 2015년 3월부터 2017년 12월까지 견갑하건 부착부에서 병변이 없는 것으로 확인된 시행된 115예(평균 연령 53.4세, 범위 23-74세)를 최종 평가대상으로 하여 후향적 분석을 시행하였다. 초음파를 통한 견갑하건의 부착부에 대한 검사상 가장 상부에 위치하면서 제2부착면 이하 부착면들과 뚜렷하게 구별되는 넓고 평편한 형태와 상방으로 향하고 있는 제1부착면을 확인하였으며 제1부착면의 상완골 간부의 축에 대한 횡축과 종축상의 길이를 측정하였다. 또한 각 예의 나이, 성별, 키, 체중, 체질량지수 및 팔 길이를 측정하였다. 결과: 초음파 검사를 통하여 측정된 견갑하건의 제1부착면의 평균 횡적 길이는 12.75 mm (범위 10.54-14.50 mm, 표준편차 0.712), 평균 종적 길이는 12.22 mm (범위 9.20-13.30 mm, 표준편차 0.888)였다. 성별간 견갑하건의 제1부착면의 크기는 횡적 길이와 종적 길이 모두에서 남성에서 유의하게 큰 것으로 확인되었다(p<0.001, p=0.001). 양성의 선형 상관관계를 보이는 키, 체중, 체질량지수, 팔 길이 요소들 중 견갑하건의 제1부착면의 종적 및 횡적 크기 모두에서 키와 가장 강한 양성 선형관계를 보였고(횡적 길이 r=0.749, p<0.001; 종적 길이 r=0.642, p<0.001), 체질량지수와는 약한 양성 선형관계를 보이는 것으로 분석되었다. 그 외 좌우 부위 및 나이는 제1부착면의 크기와의 통계적 유의성이나 선형 상관관계를 보이지는 않았다. 결론: 병변이 없는 견갑하건 부착부의 초음파적 영상 평가를 시행하여 그 부착부, 특히 가장 상부의 제1부착면의 구조적 및 형태적 특성을 확인할 수 있었다. 이는 견갑하건 파열에 대한 초음파 진단적 검사에 대한 해부학적 기초를 제공하게 될 것이다.