• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1906-1907
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• 2011

본 논문에서는 손 영역 스켈레톤 모델을 이용한 비접촉식 스크린 입력 장치를 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 컬러 모델을 생성한 후 손 후보 영역을 추출하고, 손 영역을 추출하기 위해 레이블링 기법을 사용한다. 손 이외의 피부를 제거하기 위해 손 크기 이하의 객체는 필터링을 거친 후 최종적인 손 영역을 추출한다. 손 영역의 특징점은 무게 중심법과 굴곡 기법을 이용하여 추출한다. 특징점을 연결하여 손의 스켈레톤 모델을 생성하고 각 손가락에 터치 이벤트를 부여한다. 손가락의 구부러진 각도를 이용하여 터치 동작을 인식 및 실행하게 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.215-217
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• 2021

본 논문은 3D 공간에서 사용자를 추출한 뒤, 체적 정보 분석을 통한 3D 스켈레톤(skeleton) 분석 과정을 통해 정확도 높은 다수 사용자의 위치 추적 기술에 대해 연구하였다. 이를 위하여 YOLO(You Only Look Once)를 활용하여 실시간으로 객체를 검출(Real-Time Object Detection)한 뒤 Google의 Mediapipe를 활용해 스켈레톤 추출, 스켈레톤 정규화(normalization)를 통한 스켈레톤의 크기 및 상대적 비율 계산, RGB 영상 스케일링(Scaling) 후 주요 마디 인접 영역의 RGB 색상 정보를 추출하는 방법을 통해 정확도가 개선된 높은 성능의 다중 사용자 추적 기술을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.362-365
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• 2006

본 논문에서는 인간 로봇 상호 작용을 위해 정확한 스켈레톤 특징점을 추출하는 강인한 추출기를 설계한다. 제안된 특징점 추출기는 인간의 움직임 정보로부터 얻어진 색상, 윤곽선, 시간차 정보 및 가상 신체 모델을 이용하여 정확한 특징점 위치를 찾아낸다. 또한 특징점 추출에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해 격자박스를 이용한 원형 탐색 기법을 도입하였다. 최종적으로 기법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 동작의 특징점 추출 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.321-322
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• 2007

본 논문에서는 로봇과 인간의 인터액션을 위해 인간 몸의 실루엣 및 액티브 스켈레톤 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로 부터 얻어진 옷영역등의 정보에서 background subtraction를 이용한 adaptive fusion을 통해 추출된 인간 몸의 실루엣을 바탕으로 active contour와 가상 신체 모델인 skeleton model을 응용하여 작은 움직임에 보다 강한 active skeleton model을 이용하여 인간 몸의 특징 점 위치를 추출하는 방법을 한다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.297-299
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• 2020

본 논문에서는 다시점 카메라 시스템을 통해 실사기반의 3D 모델을 획득하여 모션센서와 같은 별도의 기기 없이 해당 모델에 대한 고정밀 스켈레톤 추출 기법에 대해서 제시한다. 다시점 카메라 시스템을 이용하여 생성한 3D 모델을 앞, 뒤, 좌, 우 각 위치에서의 사상 매트릭스로 사상 영상을 생성하고 딥러닝 기술을 이용하여 2D 스켈레톤을 추출한다. 그리고 사상 매트릭스의 역변환 과정을 통해 2D 스켈레톤의 삼차원 좌표를 계산하고 추가적인 후처리를 통해 고정밀 스켈레톤을 획득한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1023-1024
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• 2023

랜덤 플레이 댄스 라는 오프라인 이벤트를 언제 어디서나 참여할 수 있도록 실시간 온라인 앱 서비스로 제시한다. 실시간 플레이를 위해 앱으로 사용자 영상에서 바로 스켈레톤을 추출하고 웹소켓으로 스켈레톤 데이터를 주고받으며 스켈레톤 추출, 시각화, 송출을 한다. 플레이가 끝나면 안무동작 정확도 알고리즘을 통해 사용자가 자신의 춤 정확도를 가늠할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2852-2857
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• 2015

Assault and violence in the elevator is a crime that occurs most frequently. In particular, these days, is a phenomenon that occurs frequently, knowing that there is a CCTV camera. In this paper, we extract the phenomena of contact between people in the elevator. Many people ride the elevator does not cause these symptoms. However, this crime occurs when fewer people ride the elevator. Extraction method of contact is seeking the skeleton of binary image and extracts the contact status of each skeleton. Therefore, immediately detecting the violence and assaults that occur in the elevator and to notify the security office of the building.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.190-191
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• 2022

본 논문에서는 RGB-D 카메라와 Mediapipe 모듈을 이용한 신체 추적 및 리깅 프레임 워크를 제안한다. Openpose 및 Mediapipe를 통해 스켈레톤 정보를 추출할 수 있으며, 이 정보를 그래픽스 엔진의 입력으로 사용하여 휴머노이드 아바타 기능을 통해 각 캐릭터의 아바타가 다르더라도 리깅을 구현할 수 있다. 결과적으로 수작업을 통해 리깅을 구현하는 시간을 단축시킬 수 있다. 두 모듈과 RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 스켈레톤 정보를 통해 실시간으로 사용자를 추적하고 자동 rigging하는 그래픽스 엔진 프레임 워크를 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.598-605
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• 2018

Behavior awareness is a technology that recognizes human behavior through data and can be used in applications such as risk behavior through video surveillance systems. Conventional behavior recognition algorithms have been performed using the 2D camera image device or multi-mode sensor or multi-view or 3D equipment. When two-dimensional data was used, the recognition rate was low in the behavior recognition of the three-dimensional space, and other methods were difficult due to the complicated equipment configuration and the expensive additional equipment. In this paper, we propose a method of recognizing human behavior using only CCTV images without additional equipment using only RGB and depth information. First, the skeleton extraction algorithm is applied to extract points of joints and body parts. We apply the equations to transform the vector including the displacement vector and the relational vector, and study the continuous vector data through the RNN model. As a result of applying the learned model to various data sets and confirming the accuracy of the behavior recognition, the performance similar to that of the existing algorithm using the 3D information can be verified only by the 2D information.