Human motion recognition is essential for user-centric services such as surveillance-based security, elderly condition monitoring, exercise tracking, daily calories expend analysis, etc. It is typically based on the movement data analysis such as the acceleration and angular velocity of a target user. The existing motion recognition studies are only intended to measure the basic information (e.g., user's stride, number of steps, speed) or to recognize single motion (e.g., sitting, running, walking). Thus, a new mechanism is required to identify the transition of single motions for assessing a user's consecutive motion more accurately as well as recognizing the user's body and surrounding situations arising from the motion. Thus, in this paper, we collect the human movement data through Android smartphones in real time for five targeting single motions and propose a mechanism to recognize a consecutive motion including transitions among various motions and an occurred situation, with the state transition model to check if a vulnerable (life-threatening) condition, especially for the elderly, has occurred or not. Through implementation and experiments, we demonstrate that the proposed mechanism recognizes a consecutive motion and a user's situation accurately and quickly. As a result of the recognition experiment about mix sequence likened to daily motion, the proposed adoptive weighting method showed 4% (Holding time=15 sec), 88% (30 sec), 6.5% (60 sec) improvements compared to static method.
인체의 댄스 학습은 실제로 수업을 참여하지 않고는 복잡하고 연속적인 신체 움직임으로 이루어진 전문가의 동작을 효과적으로 따라 하기는 어렵다. 본 논문에서는 인체 깊이 정보를 이용한 댄스 학습 시스템을 제안하고 있다. 제안한 시스템에서는 마커 프리 동작 갭쳐를 활용하여 댄스 전문가들로부터 다양한 예제 동작들을 갭쳐하고, 온라인 댄스 레슨에 사용하기 위해 동작 데이터베이스에 저장한다. 학생은 타블렛이나 키오스크 PC와 같은 사용자 단말기를 통해 데이터베이스에서 원하는 동작을 선택하고, 학습한 후 자신의 동작을 온라인 피드백을 받기 위해 강사에게 전송할 수 있다. 이 학습 과정에서 본 시스템은 네트워크 환경에서 학생과 강사가 효율적으로 동작 데이터를 교환하기 위해 빠르게 동작을 검색할 수 있는 방법과 다중 모드 화면을 제공한다. 실험 결과에 따르면 본 시스템은 학생들의 댄스 스킬을 주어진 시간 안에 향상시킬 수 있다.
So, Byung-Rok;Kim, Seong-Hoon;Park, Jae-Yeoni;Yi, Byung-Ju;Kim, Wheekuk
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.84.2-84
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2002
$\textbullet$ The dynamic model of a floating human body is derived $\textbullet$ Introduction to impact model for human body $\textbullet$ Analysis of external impulse on the sole $\textbullet$ Analysis of internal impulse at the joints $\textbullet$ It is shown through simulation that the internal impulses for two different configurations
본 논문에서는 Kinect 센서를 사용하여 인체의 특정 동작들을 감지하여 휴머노이드 로봇을 제어하는 방법을 소개한다. Kinect 센서의 depth 센서의 출력을 처리하여 인체의 각 joint 부분을 나타내는 인체 모형을 완성하였다. 인체 모형의 각 부분의 거리 및 각도를 계산하여 특정 동작을 검출하였으며 로봇에게 제어 명령을 블루투스 무선통신을 사용하여 전송한다.
The inverse Kinematics can be used for representing the motion of human body model. In order to find the final figure of the human body model with given target position, we can uwe the formula x=J .THETA. , where J is the Jacobian matrix of x=f( .THETA.), of the Inverse Kinematics. In this formula, f has so complicated form that it is difficult to calcuate the Jacobian matrix J by expanding all formulae exactly. In this paper, a numerical method that calculates the Jacobian matrix is proosed. The simulation results obtained by using the simple human model reprsent that the proposed. The simulation results obtained by using the simple human model represent that the proposed method is useful for generating the final figure of the body model.
The purpose of this study : 1. The total 56 range measurements of active dynamic motion of 40 subjects (20's and 30's) were measured using 3-D dynamic motion analysis system. 2. Various comparisons were performed for the right and left side, male, age groups (20's, 30's, and 40's ∼ 60's) using previous studies. The results were compared with the other studies in the aspects of age. In this study, the 3-D motion analysis system based on photogrammetry was established and used to analyze the human's motion and posture. The system consists of VICON 140, data acquisition system, and data analysis program (KRISSMAS). The result of this study were as follows : 1. Comparing 20's with 30's the result shows that 30's have larger ROM at some joints, which is inconsistent with the previous result. The reason is that female subjects in 20's were improperly sampled according to the representatives of anthropometry characteristics. 2. There are significant differences in some joints related with age. 20's male subjects have more flexible joints in the neck while 30's male subjects have more flexibility in their shoulder joint and elbow joint. But most of the significances were not high (p〈0.05). The prediction that the right side of Korean bodies would be more flexible was not a good hypothesis. And the joints flexibilities are not correlated with Rohrer's Index.
인간은 의사 표현을 위해 음성언어 뿐 아니라 몸짓 언어(body languages)를 많이 사용한다 이 몸짓 언어 중 대표적인 것은, 물론 손과 팔의 사용이다. 따라서 인간 팔의 운동 해석은 인간과 기계의 상호 작용(human-computer interaction)에 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이러한 견지에서 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 컴퓨터비전을 이용한 인간팔의 3차원 자세 추정 방법을 제안하다. 먼저 팔의 운동이 대부분 회전 관절(revolute-joint)에 의해 이루어진다는 점에 착안하여, 컴퓨터 비전 시스템을 활용한 회전 관절의 3차원 운동 해석 기법을 제안한다. 이를 위해 회전 관절의 기구학적 모델링 기법(kinematic modeling techniques)과 컴퓨터 비전의 경사 투영 모델(perspective projection model)을 결합한다. 다음으로, 회전 관절의 3차원 운동해석 기법을 컴퓨터 비전을 이용한 인간 팔의 3차원 자세 추정 문제에 웅용한다. 그 기본 발상은 회전 관절의 3차원 운동 복원 알고리즘을 인간 팔의 각 관절에 순서 데로 적용하는 것이다. 본 알고리즘은 특히 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)과 가상현실(virtual reality)를 위한 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction)이라는 응용을 목표로, 고수준의 정확도를 갖는 폐쇄구조 형태(closed-form)의 해를 구하는데 주력한다.
본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2767-2780
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2016
Video-based human-activity recognition has become increasingly popular due to the prominent corresponding applications in a variety of fields such as computer vision, image processing, smart-home healthcare, and human-computer interactions. The essential goals of a video-based activity-recognition system include the provision of behavior-based information to enable functionality that proactively assists a person with his/her tasks. The target of this work is the development of a novel approach for human-activity recognition, whereby human-body-joint features that are extracted from depth videos are used. From silhouette images taken at every depth, the direction and magnitude features are first obtained from each connected body-joint pair so that they can be augmented later with motion direction, as well as with the magnitude features of each joint in the next frame. A generalized discriminant analysis (GDA) is applied to make the spatiotemporal features more robust, followed by the feeding of the time-sequence features into a Hidden Markov Model (HMM) for the training of each activity. Lastly, all of the trained-activity HMMs are used for depth-video activity recognition.
본 논문에서는 FMCW 레이다 기반으로 휴먼 모션 인식을 위한 레이다 영상 추출 알고리즘을 제안하였다. 3D(거리-속도-각도) 스펙트럼을 생성하였고, 각 좌표방향으로 압축을 통해 세 개의 마이크로-프로파일 영상을 생성하였다. 이때 몸으로부터 반사된 신호를 억제하기 위한 클러터 억제 알고리즘을 적용하였다. 생성된 거리, 도플러. 각도-영상을 향후 영상처리 및 분류기에 적용함으로써, 다양한 모션 종류를 구별할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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