인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 칼만 필터와 가중 탐색 영역을 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 탐색 영역으로 하는 CAMShift를 제안한다. 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 칼만 필터를 이용한다. 손과 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 위해 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 대한 회피 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역과 양손의 영역을 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 신체 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 알고리즘을 적용하였을 때 폐색 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다.
본 논문에서는 일반적인 비디오 스트림에서 자동으로 인간의 제스처를 인식하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 입력된 비디오 영상으로부터 추출된 신체영역의 2차원적 특징 벡터를 사용하며, 주성분 분석법(Principle Component Analysis)을 통하여 모델 제스처 공간(Model Gesture space)을 구성함으로서 제스처를 통계학적으로 분석/표현하며, 이 제스처 공간에서 새로 입력되는 영상을 같은 방법으로 투영시키고, HMM(Hidden Markov Model) 이론을 적용하여 심볼화함으로써 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 기존의 제스처 인식 방법들과는 달리 전체적인 영상 정보(Global Information)와 세부적인 영상 정보(Partial Information)를 조합하여 사용한다는데 특징이 있으며, 본 알고리즘을 통해 보다 정확하게 강건한 제스처 인식 기술을 실생활에 적용할 수 있을 것이다.
FANET은 무인 항공기들로 구성된 애드혹 네트워크로서, 무인 항공기 간의 데이터 전달을 위해 3차원 상에 형성된 네트워크이다. 현재까지 이루어진 대부분의 FANET 활용에 대한 연구는 무인항공기에 장착된 카메라 센서를 활용하여 지상으로부터 데이터를 수집하고, 이를 전달하고 처리하여 특정한 목적에 활용하는 것이다. 하지만 인간 신체 영역의 데이터를 수집하고 이를 FANET을 통해 전달하는 WBAN과 FANET의 융합에 관한 연구는 아직 많이 이루어지 않았다. 따라서 본 연구는 데이터 전달을 위한 통신체계가 잘 갖추어져 있지 않은 도서 또는 오지 지역에서 활동하는 사람들의 인체 데이터를 수집하기 위해 WBAN을 구성하고, 수집된 데이터를 FANET을 통해 전달하는 체계를 연구한다. 특히 WBAN과 FANET의 융합 네트워크에서 신체의 응급데이터를 전달하기 위한 가능한 데이터 전달방법을 분석하고, 효율적으로 데이터를 전달할 수 있는 전송 모델을 제안한다.
행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.
최근 게임 타이틀이 제공하는 인터페이스는 사용자의 성격, 행동패턴, 신체조건 등에 적응적으로 최적화하여 게임의 몰입감을 높이려는 시도를 하고 있다. 체감형방식의 인터페이스를 이용한 신종 아케이드게임은 인간과 사이버월드 간의 상호작용을 다감화하여 게임의 효과를 제고하고 있음을 알 수 있다. 이 논문에서는 침체 국면에 있는 PC패키지 분야에 체감형 인터페이스의 접목을 시도하여 완전한 몰입형 인터페이스의 중간단계로서의 게임 모델을 제시하는데 있다.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
본 논문은 단일 이미지를 패션쇼 워킹 영상으로 변환하는 기술을 소개한다. 일반인이 가상으로 패션모델이 되어 보는 흥미로운 응용일 뿐 아니라, 나아가 가상 착용기술과 함께 결합하게 되면 의상착용결과의 동적인 확인이 가능한 기술이다. 본 논문에서 사용한 기술은 이미지에서 3차원 인간신체 모델을 추정 복원해 주는 SMPLify 기법에 기초하여, 인체 모델에서 의상을 포함한 사람으로 모델을 확장하고, 이에 애니메이션 기법을 적용하여 구현되었다. 인체와 의상을 포한한 사람의 3차원 모델은 2차원 이미지 상에서 기하변형과 깊이정보를 사용하여 복원하였다. 패션 데이터 셋에 적용해 본 결과 정자세의 경우에는 성공적인 수준의 결과를 보였으나, 상용수준의 성능을 위해서는 이미지의 분할 기술, 매핑기술 및 가려진 영역의 복원기술 등 선 후처리 기술에 보완이 필요한 것으로 확인되었다.
가상착용기술은 온라인 의류 쇼핑 활성화를 위해 중요한 기술이다. 최근 이미지 기반 가상착용기술은 의상과 착용 대상 신체의 3차원 정보가 필요하지 않다는 실용성 때문에 큰 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 이미지 기반 알고리즘의 2차원 기하변형 방식의 한계로 인하여 대상 인물의 포즈와 의상 이미지의 형태가 큰 차이가 있는 경우 자연스러운 의상변형을 하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 인체 모델을 이용하여 2차원 의상 사진으로 부터 의상의 3차원 모델을 생성하고, 대상 인물의 자세와 체형에 맞게 3차원 변형 후 렌더링하고 대상 인간 이미지와 혼합을 통하여 가상착용 이미지를 생성할 수 있다. 기존 연구에서 사용된 VITON 데이터 세트를 사용한 실험 결과는 3차원 변형이 요구되는 경우에 2차원 이미지 기반 가상착용 결과들에 비교했을 때 자연스러운 결과를 보인다.
본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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