The focus of this research was concerned with studying lower body type for Korean adult males. To understand the features of men's lower body required to organize an optimal sizing system for men's tight-fit slacks, information from the measuring values based on research on the physical standard of the nation(l997) were summarized; in addition, a factor analysis and a cluster analysis among multivariate analyses were performed. In terms of the need for appropriate fit in motorcycle wear, basic lower body parts applying to each item had to be taken into consideration to enhance sizing suitability. In the case of the length of the lower limbs, the inclusion of protectors plays an important role in affecting sizing. The factors related to the lower body were defined as follows: Factor 1 was the vertical dimension of the lower body, Factor 2 was the horizontal dimension of waist and hip, Factor 3 was the horizontal dimension of the lower limbs, Factor 4 was the length of hips, and Factor 5 was the ankle height. The lower body part was also divided into 3 clusters. Cluster 1 referred to the smallest stature and skeleton structure among the 3 body types. Cluster 2 represented the biggest stature, with a thin lower limbs body type. Cluster 3 represented a medium stature but with a large skeleton structure of lower limbs, a muscular type. In conclusion, Cluster 2 appeared most in the 20s age groups, but Cluster 3 appeared most in each of the 30s, 40's, and 50's age groups.
To design a beautiful hood fitting an unspecific individual, focusing on body parts such as the head, neck and shoulder requires body size and type information, which applied by physical factors like size, types, and movements, etc. These parts consist of complicated types and structures. Accurate information should be a priority due to great individual differences and low correlation with other body parts. However, there is not a lot of detailed physical information nor design methods for hood design. Therefore, the purpose of this study is to select a study sample "hood" which is a recently emerging fashion item and to expand the necessary physical information for pattern design and draw body size of wearing part on Hood like head, cerbical portion and shoulder. Extract factors to consist on types and after divided into several types, a study comparing each type's physical characteristics was conducted. In order to do that, body measurement data have been collected by statistical treatment and analyzed reference with statistical treatment. The results of the study are predicted to be important data to develop various hood designs for the recent fashion trend. Factor analysis was conducted through main composition analysis about direct measured item on human body and index items. The results of factor analysis, composed factors of body type in this research object were extracted in total of 3 factors. To categorize the head, neck and shoulders of women in their early 20s women and determine their characteristics, variances with factor analysis became operative for Cluster analysis. With these clusters, women in their early 20s were categorized into three types. The results of this study are considered to affect largely for higher physical suitability on unspecified individuals when allowed absence of reference and the fact that body size only limited to item 'head circumstance' in terms of making hat and hood in the case of recent Korea. For the future, an experimental study of hood production should be conducted by using basic data from this study.
인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
With continued technology innovation in the fields of computer graphics (CG) and virtual reality (VR), digital animated avatars (or virtual humans) are evolving into ones that are more interactive at a suitable location such as museum, airport, and shopping mall. Specially, the form of the avatar (or the virtual human) realistically need to be expressed in a way that matches the users' physical space. In recent many researches, the form of virtual human has been expressed as mixed-reality human (MRH)-the virtual human combines with the physicality as the real part. In this paper, we propose to carry out a study comparing various MRH on co-presence and emotional response in two-typed virtual humans depending on how many actual parts are included: (1) (Level 1) small parts in the virtual human combined virtual components (e.g., the head only) and (2) (Level 2) large parts in the virtual human with the physicality as the real part such as head, arms, and upper body). We report on the implemented results of our virtual humans and experimental results on co-presence and emotional response.
For effective conceptual teaching (or teaming) of physics, it needs to know more information about students' ideas related to specific topics. The purpose of this study was to investigate 6th grade students' various ideas about the actions of force, especially' the situation where force is being acted', and' the situation where force is not being acted', through the analysis of their 'Typically-Perceived-Situation (TPS)'. The TPSs of 152 6th grade students were collected with a drawing-and-explanation type questionnaire, and their TPSs about the action of force were categorized by the background, the subject, the object, the action, and the result of action, etc. It was found that most of students' ideas about 'force is being acted' were related to the situation where the impact by or on human body caused to the change of position in familiar everyday life scene. Thus their ideas were strong related to human body, including sensual factors such as 'pain'. And it also was found that most of students' ideas about 'force is not being acted' were in a strong relation to familiar everyday life situations there is no change of position because force was not given by a human body, or energy was not supplied. Most students thought that force is similar to energy which should be supplied from outside or generated by itself. These results suggest that the teaching strategies focused on familiar everyday life background including sensual factors and human body need to be explored in conceptual loaming of physics.
본 연구에서는 인체의 하지부를 다물체 시스템으로 모델링하여 무릎관절에 걸리는 구속력의 불확실성을 추정하였다. 일반적으로 근육의 기계적인 특성은 Hill-type muscle model 이 사용되며 여기에 적용되는 인체의 특성과 해부학적인 데이터는 지난 십 수년 동안 크게 발전되었다. 그러나 정확하게 그것들을 안다는 것은 불가능하며 개인마다 다른점을 고려해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 Hill-type muscle model 과 함께 인체의 해부학적인 데이터를 통계 방법론을 이용하여 무릎 관절에 걸리는 구속력의 불확실성을 추정하였다. 초기 앉아있는 자세에서 일어서는 과정에서 작용하는 구속력을 추정하였으며 이때 인체 하지 근육의 특성을 musculoskeleton-actuator 를 이용하여 해석하였다.
In this paper we handle a system that transform sensor data to sensor information. Sensor informations from redundant accelerometers are manipulated to represent the configuration of objects carrying sensors. Basic sensor unit of the proposed systme is composed of 3 accelerometers that are aligned along x-y-z coordination axes of motion. To refine the sensor information, at first the sensor data are fused by geometrical optimization to reduce the variance of sensor information. To overcome the error caused from inexact alignment of each sensor to the coordination system, we propose a calibration technique that identifies the transformation between the coordinate axes and real sensor axes. The calibration technique make the sensor information approach real value. Also, we propose a technique that decomposes the accelerometer data into motion acceleration component and gravity acceleration component so that we can get more exact configuration of objects than in the case of raw sensor data. A set of experimental results are given to show the usefulness of the proposed method as well as the experiments in which the proposed techniques are applied to human body motion capture.
이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
The extraction and recognition of human motion characteristics need to combine biometrics to determine and judge human behavior in the movement and distinguish individual identities. The so-called biometric technology, the specific operation is the use of the body's inherent biological characteristics of individual identity authentication, the most noteworthy feature is the invariance and uniqueness. In the past, the behavior recognition technology based on the single characteristic was too restrictive, in this paper, we proposed a mixed feature which combined global silhouette feature and local optical flow feature, and this combined representation was used for human action recognition. And we will use the KTH database to train and test the recognition system. Experiments have been very desirable results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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