Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.228-231
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- 2021
Detection of User Behavior Using Real-Time User Joints and YOLOv3
실시간 사용자 관절과 YOLOv3를 이용한 사용자 행동 검출
- Oh, Ye-Jun (Dept. of Content Product, Dong-Ah institute of media and arts) ;
- Kim, Sang-Joon (Dept. of Information Technology and Media Engineering Seoul National University of Science and Technology) ;
- Choi, Hee-Jo (Dept. of Media IT Engineering Seoul National University of Science and Technology) ;
- Park, Goo-Man (Dept. of Electronics and IT Media Engineering Seoul National University of Science and Technology)
- 오예준 (동아방송예술대학교 콘텐츠제작학과) ;
- 김상준 (서울과학기술대학교 정보통신미디어공학전공) ;
- 최희조 (서울과학기술대학교 미디어IT공학과) ;
- 박구만 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과)
- Published : 2021.06.23
Abstract
인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.
Keywords