• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.429-435
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• 2010

Three dimensional (3-D) object detection and pose estimation from a single view query image has been an important issue in various fields such as medical applications, robot vision, and manufacturing automation. However, most of the existing methods are not appropriate in a real time environment since object detection and pose estimation requires extensive information and computation. In this paper, we present a fast 3-D object detection and pose estimation scheme based on surrounding camera view-changed images of objects. Our scheme has two parts. First, we detect images similar to the query image from the database based on the shape feature, and calculate candidate poses. Second, we perform accurate pose estimation for the candidate poses using the scale invariant feature transform (SIFT) method. We earned out extensive experiments on our prototype system and achieved excellent performance, and we report some of the results.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.277-278
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• 2021

최근 손동작 인식에 대한 연구들이 활발하다. 하지만 대부분 Depth 정보를 포함한3D 정보를 필요로 한다. 이는 기존 연구들이 Depth 카메라 없이는 동작하지 않는다는 한계점이 있다는 것을 의미한다. 본 프로젝트는 Depth 카메라를 사용하지 않고 2D 이미지에서 Hand Keypoint Detection을 통해 손동작 인식을 하는 방법론을 제안한다. 학습 데이터 셋으로 Facebook에서 제공하는 InterHand2.6M 데이터셋[1]을 사용한다. 제안 방법은 크게 두 단계로 진행된다. 첫째로, Object Detection으로 Hand Detection을 수행한다. 데이터 셋이 어두운 배경에서 촬영되어 실 사용 환경에서 Detection 성능이 나오지 않는 점을 해결하기 위한 이미지 합성 Augmentation 기법을 제안한다. 둘째로, Keypoint Detection으로 21개의 Hand Keypoint들을 얻는다. 실험을 통해 유의미한 벡터들을 생성한 뒤 Annoy (Approximate nearest neighbors Oh Yeah) Tree를 생성한다. 생성된 Annoy Tree들로 후처리 작업을 거친 뒤 최종 Pose Estimation을 완료한다. Annoy Tree를 사용한 Pose Estimation에서는 NN(Neural Network)을 사용한 것보다 빠르며 동등한 성능을 냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.413-415
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• 2021

본 논문은 OpenPose를 활용한 손톱 검출 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 가상 네일아트를 구현한다. OpenPose에 의해 검출된 키포인트들을 기준으로 각 손가락마다 피부색 특징을 이용하여 손가락 영역을 검출한다. 검출된 손가락 영역의 에지 영상에서 손톱 영역을 검출한다. 그리고 나서 손톱 영역에 네일팁을 합성하여 가상 네일아트를 구현한다. 어느 정도 제어된 촬영 환경에서 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 손톱 영역을 잘 검출하고 가상 네일아트를 잘 구현하고 것을 보여 주고 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.75-84
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• 2013

본 연구에서는 윈도우즈 PC용 연속동작 감지 카메라, Xtion을 이용한 PC-윈도우 플랫폼 기반의 연속동작 녹화 및 매칭방법의 개발 내용을 소개한다. 해당 방법을 개발하기 위해 카메라를 통해 얻은 깊이 정보, RGB 화상 정보, 뼈대 정보를 가공하고 비교하는 API를 먼저 개발하였다. 유효관절만을 선택적으로 비교하는 pose 비교 방법이 개발되었으며, 연속동작 비교에서는 pose 사이에 다른 틀린 pose가 섞여도 인식할 수 있는 방법이 개발되었다. 특정 pose나 연속동작 검출을 위해 샘플 데이터를 기록하고 테스트할 수 있는 도구가 개발되었다. 6종류의 다른 pose 및 연속동작을 촬영하고 테스트한 결과, pose는 100%의 인식성공과 연속동작은 99%의 인식성공이 이루어져 개발된 방법의 유용성을 검증할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.123-125
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• 2022

본 논문에서는 Yolo-pose를 이용하여 장단기 메모리(Long short-term Memory)에 적용하는 시스템을 소개한다. 영상데이터로부터 Yolo-pose를 이용하여 일상생활과 낙상으로 구분된 데이터를 추출하여 LSTM에 적용하여 학습시킨다. 학습은 오버피팅을 방지하기 위하여 8대2의 Validation을 진행하며 Confusion matrix로 나타낸다. Yolo-pose의 결과값은 sensitivity와 specificity 모두 100%를 기록하여 일상생활과 낙상을 잘 구분하는 것을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.9-16
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• 2018

In this paper, a kidnapping detection scheme in which human pose estimation is used to classify accurately between kidnapping cases and normal ones is proposed. To estimate human poses from input video, human's 10 joint information is extracted by OpenPose library. In addition to the features which are used in the previous study to represent the size change rates and the regularities of human activities, the human pose estimation features which are computed from the location of detected human's joints are used as the features to distinguish kidnapping situations from the normal accompanying ones. A frame-based kidnapping detection scheme is generated according to the selection of J48 decision tree model from the comparison of several representative classification models. When a video has more frames of kidnapping situation than the threshold ratio after two people meet in the video, the proposed scheme detects and notifies the occurrence of kidnapping event. To check the feasibility of the proposed scheme, the detection accuracy of our newly proposed scheme is compared with that of the previous scheme. According to the experiment results, the proposed scheme could detect kidnapping situations more 4.73% correctly than the previous scheme.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.226-228
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• 2021

구글사에서 출시된 ML Kit API의 Pose detection를 사용한 영상기반 낙상 알고리즘을 제안한다. Pose detection 알고리듬을 사용하여 추출된 신체의 33개의 3차원 특징점을 활용하여 낙상을 인식한다. 추출된 특징점을 분석하여 낙상을 인식하는 알고리듬은 k-NN을 사용한다. 영상의 크기와 영상내의 인체의 크기에 영향을 받지 않도록 정규화과정을 거치며 특징점들의 상대적인 움직임을 분석하여 낙상을 인식한다. 본 실험을 위해 사용한 13개의 테스트 영상중 13개의 영상에서 낙상을 인식하여 100%의 성공률을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.271-276
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• 2016

본 논문에서는 조명 및 Pose 등의 다양한 환경변화에 강인한 얼굴 및 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 눈 검출은 얼굴검출과 동시에 수행되며 조명 및 Pose의 변화에 따라 검출 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 Modified Census Transform 알고리즘 사용하여 환경변화에 강인한 얼굴검출을 수행한다. 눈은 얼굴영역의 중요한 특징으로 주변의 조명 변화 및 안경 등의 다양한 요인으로 검출 성능의 저하 요인이 된다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 Gabor transformation과 Feature from Accelerated Segment Test 알고리즘 기반의 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴검출 알고리즘은 27.4ms의 검출속도와 98.4%의 검출율을 보이며, 눈 검출 알고리즘의 경우 36.3ms의 검출속도와 96.4%의 검출율을 보이는 것을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.735-740
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• 2022

건설업은 사망자 수가 가장 많이 발생하는 산업이며, 다양한 제도 개선에도 사망자는 크게 줄어들지 않고 있다. 이에 따라, CCTV 영상에 인공지능(AI)을 적용한 실시간 안전관리가 부각되고 있다. 건설현장의 영상에 대한 AI를 적용한 근로자 탐지연구가 진행되고 있지만, 건설업의 특성상 복잡한 배경 등의 문제로 인해 성능 발현에 제한이 있다. 본 연구에서는 근로자의 탐지 및 자세 추정에 대한 성능 향상을 위해 YOLO 모델과 OpenPose 모델을 융합하여, 복잡 다양한 조건에서의 근로자에 대한 탐지 성능을 향상시켰다. 이는 향후 근로자의 불안전안 행동 및 건강관리 측면에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.