• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.597-602
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• 2004

최근 웹이나 가상환경에서는 아바타의 활용이 증가하고 있으나, 아바타의 행위를 사용자가 직접 제어하는 수준의 서비스는 이루어지지 못하고 있다. 또한 기존에 제공되었던 언어들에는 제어에 필요한 복잡한 세부 정보들이 많이 포함되어 있어서 사용자가 작성하기에 까다로움이 많았으며, 작성한 언어를 다른 작업 도메인에 적용하고자 할 때에도 언어를 수정하거나 재 작성해야하는 번거로움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 아바타의 행위를 간단히 정의하기 위해, 작업수준별 아바타의 행위를 작성 할 수 있는 “작업 수준의 행위 표현 언어”와 동작에 관련된 세부적인 데이터를 작성 할 수 있는 “동작 표현 언어”로 각각 정의하였다. 또한 시스템 내에 “인터프리터”를 두어 동작 표현 언어를 자동으로 생성 할 수 있도록 함으로써, 사용자가 행위 표현 언어만으로 아바타의 행위를 쉽게 제어 할 수 있는 시스템을 구성하였다. 이러한 내용을 사이버 강의에 적용해 보고, 정의한 작업 수준의 행위 표현 언어를 기존 언어들과 비교하여 아바타의 행위를 얼마나 간단히 표현할 수 있는지 검토하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.255-262
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• 2012

사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.566-573
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• 2013

ISAR(Inverse SAR) 영상은 비협조 표적 인식에서 널리 사용되어 왔다. ISAR 영상 획득에 있어 가장 중요한 문제 중 하나는 표적의 움직임에 의해 흐려진 영상의 품질을 개선하는 것이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 고품질의 표적 ISAR 영상을 효율적으로 획득하기 위한 방법으로서, oversampling 형태를 갖는 Discrete Gabor Representation(DGR)기법을 제안한다. DGR은 주어진 Gabor logon에 해당하는 시간-주파수 격자의 cell에, 신호의 시간-주파수 성분을 나타내는 Gabor 계수를 구획적으로 할당한다. 따라서 DGR은 우수한 신호의 시간-주파수 집중도를 보여주며, 산란점으로부터의 도플러 성분을 효과적으로 판별할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 DGR이 고품질의 ISAR 영상을 획득할 수 있을 뿐 아니라, 계산상의 효율성도 가짐을 입증하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제5권4호
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• pp.380-392
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• 2000

This paper proposes a qualitative reasoning approach for the spatial configuration of mechanisms that could be applied in the early phase of the conceptual design. The spatial configuration problem addressed in this paper involves the relative direction and position between the input and output motion, and the orientation of the constituent primitive mechanisms of a mechanism. The knowledge of spatial configuration of a primitive mechanism is represented in a matrix form called spatial configuration matrix. This matrix provides a compact and convenient representation scheme for the spatial knowledge, and facilitates the manipulation of the relevant spatial knowledge. Using this spatial knowledge of the constituent primitive mechanisms, the overall configuration of a mechanism is described and identified by a spatial configuration state matrix. This matrix is obtained by using a qualitative reasoning method based on sign algebra and is used to represent the qualitative behavior of the mechanism. The matrix-based representation scheme allows handling the involved spatial knowledge simultaneously and the proposed reasoning method enables the designer to predict the spatial behavior of a mechanism without knowing specific dimension of the components of the mechanism.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권4호
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• pp.1851-1863
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• 2015

– In the paper, to handle the problem of traditional bag-of-features model ignoring the spatial relationship of local features in human action recognition, we proposed a Multiscale Spatial Position Coding under Locality Constraint method. Specifically, to describe this spatial relationship, we proposed a mixed feature combining motion feature and multi-spatial-scale configuration. To utilize temporal information between features, sub spatial-temporal-volumes are built. Next, the pooled features of sub-STVs are obtained via max-pooling method. In classification stage, the Locality-Constrained Group Sparse Representation is adopted to utilize the intrinsic group information of the sub-STV features. The experimental results on the KTH, Weizmann, and UCF sports datasets show that our action recognition system outperforms the classical local ST feature-based recognition systems published recently.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.123-131
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• 2002

Simulators have been used to evaluate drivers'reactions to various transportation products. Most researches, however, have been concentrated on their technical performance, thus this paper considers drivers'senses of moving on a vehicle simulator through the analysis of human sensibility ergonomics. A sensibility ergonomic method is proposed in order to improve the faithfulness of vehicle simulators. A simulator of passenger vehicle consists of such three modules as vehicle dynamics, virtual environment, and motion representation modules. To evaluate drivers'feedback, human feelings are categorized into a set verbal expressions collected and investigated to find the most appropriate ones for translational and angular accelerations of the simulator The cutoff frequency of the washout alter ill the representation module is selected as one sensibility factor Sensibility experiments were carried out to find correlation between the expressions and the cut-off frequency of the filter. This study suggests a methodology to obtain an ergonomic database which can be applied to the sensibility evaluation of dynamic simulators.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.719-722
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• 2004

객체 중심점에서 움직임을 추정하고 보상하여 빠르게 움직이는 객체의 윤곽선을 실시간으로 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현 (radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하고 보상하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정하고 보상함으로써 객체 윤곽선을 실시간으로 추적하였다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상 (differential image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 배경 잡영 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 배경 잡영 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1473-1480
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• 2018

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.

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.327-338
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• 2022

Classification models for human action recognition require robust features and large training sets for good generalization. However, data augmentation methods are employed for imbalanced training sets to achieve higher accuracy. These samples generated using data augmentation only reflect existing samples within the training set, their feature representations are less diverse and hence, contribute to less precise classification. This paper presents new data augmentation and action representation approaches to grow training sets. The proposed approach is based on two fundamental concepts: virtual video generation for augmentation and representation of the action videos through robust features. Virtual videos are generated from the motion history templates of action videos, which are convolved using a convolutional neural network, to generate deep features. Furthermore, by observing an objective function of the genetic algorithm, the spatiotemporal features of different samples are combined, to generate the representations of the virtual videos and then classified through an extreme learning machine classifier on MuHAVi-Uncut, iXMAS, and IAVID-1 datasets.