• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.194-198
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• 2000

본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.179-182
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• 2000

본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2 차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보를 추출하기 위해 색상, 움직임, 그리고 윤곽선 정보를 이용한다. 뿐만 아니라 사용자의 신체적인 차이와 특징점의 일관성을 위해 사람 몸통 모델을 사용한다. 본 논문의 알고리즘은 마커를 사용할 수 없는 HCI 응용분야에 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.838-841
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• 2020

본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.13 no.2
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• pp.255-262
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• 2012

Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.459-464
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• 2002

본 논문에서는 실시간으로 사람의 움직임을 캡쳐한 영상으로부터 추출된 end-effector의 3차원 위치정보를 이용하여 중간관절의 위치를 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 좌, 우 전방에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 특징점을 추출하여 3차원 위치정보를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector의 위치정보를 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로서 동작자의 모든 관절의 움직임 정보를 실시간으로 획득이 가능하며, 모션데이터로 생성할 수 있으므로 게임이나 애니메이션등 다양한 멀티미디어 분야에서 이용할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.3
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• pp.51-59
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• 2012

This paper suggests an efficient method which tracks articulated human body modeled with markov network using disparity map derived from stereo images. The conventional methods which only use color information to calculate likelihood for energy function tend to fail when background has same colors with objects or appearances of object are changed during the movement. In this paper, we present a method evaluating likelihood with both disparity information and color information to find human body parts. Since the human body part are cylinder projected to rectangles in 2D image plane, we use the properties of distribution of disparity of those rectangles that do not have discontinuous distribution. In addition to that we suggest a conditional-messages-update that is able to reduce unnecessary message update of belief propagation. Since the message update has comprised over 80% of the whole computation in belief propagation, the conditional-message-update yields 9~45% of improvements of computational time. Furthermore, we also propose an another speed up method called three dimensional dynamic models assumed the body motion is continuous. The experiment results show that the proposed method reduces the computational time as well as it increases tracking accuracy.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.187-196
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• 2006

In 3D animation most people adjust the moving motion of their characters on various terrains by using motion data acquired with the motion capture equipment. The motion data can be used to present real human motions naturally, but the data must be captured again to apply to the different terrains from those given at acquiring mode. In addition, there would be a difficulty when applying the data to other characters, in that case the motion data must be captured newly or the existing motion data must be heavily edited manually. In this paper we propose a unified method to generate human motions of walking and running for various terrains such as flat plane, inclined plane, stairway and irregular face. With these methods we are able to generate human motions controlled by the parameters : body height, moving speed, stride, etc. In the proposed methods, the positions and angles of joint can be calculated by using inverse kinematics, and we calculate the trajectory of the swing leg and pelvis according to the cubic spline. With these methods we were presented moving motions using a model of a human body.