Motion Recognition using Fuzzy Sets and Neural-nets

퍼지 집합과 신경망을 이용한 동작 인식

  • 남성현 (두원공과대학 소프트웨어개발과) ;
  • 김광용 (한국전자통신연구원 영상처리연구부) ;
  • 김현숙 (신성대학 전산정보처리과) ;
  • 황종선 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 양영규 (한국전자통신연구원 영상처리연구부)
  • Published : 2000.10.01

Abstract

비디오 영상에서 자연스럽게 움직이는 객체에 대한 인식방법을 제안한다. 이 객체는 자유자재로 움직이며, 움직임의 방향을 예측하기 어렵고 빠르게 움직인다. 객체의 동작은 그 객체가 고유하게 가지고 있는 움직임의 특성과 객체의 주변상황에 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 자연스럽고 동적인 상황에서 객체의 동작을 분석하고 인식하는 방법을 제안한다. 객체의 동작을 인식하기 위해 동작을 구분하고 분석하여 동작의 대표특징을 추출한다. 그리고, 하나의 객체 주위에 다가오는 다른 객체와의 상관관계를 표현한다. 또한, 동작인식을 위한 알고리즘을 제안한다. 즉, 구간별 포아송(Poisson) 넌-제로(Non-zero)확률 분포를 통한 방법과 퍼지와 신경망의 결합에 의한 인식방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법들로 구현된 인식결과를 비교 분석하고 평가한다. 우리의 알고리즘은 축구영역에서 시험된다. 우리는 동작인식의 성공뿐 아니라 실패의 경우도 설명하며 미래의 연구할 과제를 제안한다.

Keywords

References

  1. Stephen S. Intille, 'Tracking using a local closed-world assumption: Tracking in the football domain,' M.I.T. Media Lab Perceptral Computing Group Technical Report No. 296. 1994
  2. Elisabeth Andre, Gerd Herzog, and Thomas Rist, 'On the simultaneous interpretation of real world image sequences and their natural language description: The system SOCCER,' Proc. of the 8th ECAI, pp.449-454, Munich, 1988
  3. Chueh-Wei Chang and Suh-Yin Lee, 'A video information system for sport motion analysis,' Journal of Visual Languages and Computing, pp. 265-287, 1998.8 https://doi.org/10.1006/jvlc.1997.0043
  4. Dennis Yow, Boon-lock Yeo, Minera Yeung and Bede I.iu, 'Analysis and presentation of soccer highlights from digital video,' ACCV '95, 1995
  5. Toshio Kawashima, Kazuyoshi Yoshino, and Yoshinao Aoki, 'Qualitative image analysis of group behaviour,' Dept. of Information Engineering, Hokkaido University
  6. Tsuyoshi Taki, Jun-ichi Hasegawa and Teruo Fudumura, 'Development of motion analysis system for quantitative evaluation of teamwork in soccer games,' School of Computer and Cognitive Sciences, Chukyo University
  7. Koh Kakusho, Noboru Babaguchi and Tadahiro Kitahashi, 'Recongnition of social dancing from auditory ad visual information,' International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, IEEE. October 14-16, 1996 https://doi.org/10.1109/AFGR.1996.557279
  8. Lee Campbell and Aaron Bobick, 'Using phase space contraints to represent human body motion,' International Workshop on Automatic Face and Gesture Recognition, Zurich, 1995 https://doi.org/10.1109/ICCV.1995.466880
  9. Jia-Ching Cheng, and Jos M.F.Moura, 'Model-based Recognition of Human Walking in Dynamic Scenes,' IEEE Signal Processing Society 1997 Workshop on Multimedia Signal Processing, Princeton, New Jersy, USA, Electronic Proceedings, June 23-25, 1997 https://doi.org/10.1109/MMSP.1997.602647
  10. Yaser Yacoob, 'Parameterized Modeling and Recognition of Activities,' Computer Vision and Image Understanding, Vol. 73, No. 2, February, pp. 232-247, 1999 https://doi.org/10.1006/cviu.1998.0726
  11. Sunghoon Choi, 'Soccer game analysis using mosaicking and color-based tracking,' Department of Electrical and Electronic Engineering, Pohang Univ. 1997
  12. Taeone Kim, Yongduek Seo, and Kisang Hong, 'Physics-based 3D position analysis of a soccer ball from monocular image sequences,' Department of Electrical and Electronic Engineering, Pohang Univ, 1997
  13. 김현숙, 김광용, 남성현, 황종선, 양영규, '뉴럴네트워크를 이용한 축구경기에 있어서의 공격패턴 자동 분류기법', 정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용 제 27권 제 7호, 2000.7
  14. Hyeon-Kyu Lee and Jin H. Kim, 'An HMM-Based Threshold Model Approach for Gesture Recognition,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.21, No.10, October 1999 https://doi.org/10.1109/34.799904
  15. 이성환, '패턴인식의 원리,' 홍릉과학출판사, 1994.9