본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.
딥러닝이 각광받기 시작하면서 인간의 자세와 행동을 인식하고 분류하기 위한 인공지능 기술 또한 급속도로 발전하게 되었다. 영상에서 인간의 자세를 디지털 데이터로 표현할 때 인체의 주요 관절점의 위치와 연결관계를 나타내는 스켈레톤 표현 방식을 주로 사용한다. 본 논문에서는 스켈레톤 데이터에 비밀 메시지를 은닉할 수 있는 스테가노그라피 알고리즘에 대해 소개하고, 스켈레톤을 구성하는 주요 관절점 키포인트를 조작했을 때 행동 인식 인공지능 모델이 어떻게 반응하는지 살펴봄으로써 스켈레톤 데이터에 대한 스테가노그라피 알고리즘의 특성과 보안성에 대해 논의한다.
국방부에서는 "국방개혁 2.0"의 과학화 훈련체계 확대에 따라 가상현실·증강현실 기반의 실감형 전투 모의 훈련체계를 구축하기로 하였다. 실감형 전투 모의 훈련체계는 훈련자간 교전을 통해 실전과 같은 긴장감 조성과 훈련효과를 극대화 할 수 있어야 한다. 또한, 엄폐훈련을 통해 실전과 유사한 사격훈련과 동시에 생존훈련 효과 배가가 가능해야 한다. 선행 연구들은 훈련자의 사격 정밀도를 향상 시키기에는 적합한 기술이지만 실전과 같이 쌍방 교전을 연습하기는 어려우며 특히 엄폐물을 활용한 전투사격 훈련을 하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가상 사격 훈련자의 스크린에 상대 훈련자의 사격 자세를 인식하여 가상의 아바타를 생성하기 위해 Depth센서를 통해 취득된 깊이 정보를 토대로 훈련자와 엄폐물을 인지하고 훈련자의 자세를 추정할 수 있는 S/W 알고리즘을 제시한다.
동작인식(gesture recognition) 기술은 입력 영상으로부터 영상에 포함된 사람들의 동작을 인식하는 기술로써 영상감시(visual surveillance), 사람-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 지능로봇(intelligence robot) 등 다양한 적용분야를 가진다. 특히 최근에는 저비용의 거리 센서(range sensor) 및 효율적인 3차원 자세 추정(3D pose estimation)기술의 등장으로 동작인식은 기존의 어려움들을 극복하고 다양한 산업분야에 적용이 가능할 정도로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 그러한 거리영상(range image) 기반의 동작인식 기술에 대한 최신 연구동향을 살펴본다.
본 논문은 영상 처리 기법을 이용한 차량 조수석 탑승자 인식 방법을 제안하였다. 이 방법은 차량 내에 장착된 카메라로부터 실시간으로 동영상을 획득하여 조수석의 탑승자를 모니터링 하여, 조수석에 탑승자의 존재 유무와 탑승자의 자세 등을 인식한다. 본 논문의 방법은 조수석 영역의 불변 특징을 추출하고 움직임을 검출하여 탑승자의 상태를 인식한다. 실험에서 제안한 방법이 차량의 움직임과 밝기 변화와 같은 환경 변화에 강인한 인식 방법임을 보였다.
본 연구에서는 인체에 대한 3차원 입체 정보를 포함하는 레이저 스트라이프 신호를 분석하여 인체를 인식 할 수 있는 한 방법을 제안하였다. 레이저 스트라이프 신호를 투시한 영상은 3차원 정보를 가지고 있으며 특히 사람에게 투사된 레이저 스트라이프 신호를 분석하여 사람의 특성을 나타내는 패턴 파형이 있음을 확인하였다. 그리하여 본 연구에서는 이 특징 파형을 푸리에 서술자를 통하여 저장한 후 사람에게 스캔한 스트라이프 신호를 입력 비교하였으며 특정 자세에 대해서 인체를 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다. 앞으로 더욱 다양한 자세에 대한 특징 패턴을 분석하여 복잡한 인체의 모습을 인식할 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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