Efficient Reconstruction of 3D Human Body Pose Using Spatio-Temporal Features

시-공간 특징을 이용한 효율적인 3차원 인체 자세 재구성

  • Yang Hee-Deok (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
  • Ahmad Mohiuddin (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University) ;
  • Lee Seong-Whan (Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University)
  • 양희덕 (고려대학교 정보통신대학 인공시각연구센터/컴퓨터학과) ;
  • 아마드 (고려대학교 정보통신대학 인공시각연구센터/컴퓨터학과) ;
  • 이성환 (고려대학교 정보통신대학 인공시각연구센터/컴퓨터학과)
  • Published : 2005.11.01

Abstract

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

Keywords