• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.413-415
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• 2022

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.127-130
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• 2002

Human's brain action can divide by recognition and intelligence. recognition is sensing voice, image and smell and Intelligence is logical judgment, inference, decision. To this concept, Define function of cerebral cortex, and apply the result. Current expert system is lack, that reasoning by cerebral cortex and thalamus, hoppocampal and so on. In this paper, With human's brain action, wish to embody human's action artificially Embody brain mechanism using Modular Neural Network, Applied this result to snake robot.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.97-108
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• 2022

The video-assisted human action recognition [1] field is one of the most active ones in computer vision research. Since the depth data [2] obtained by Kinect cameras has more benefits than traditional RGB data, research on human action detection has recently increased because of the Kinect camera. We conducted a systematic study of strategies for recognizing human activity based on deep data in this article. All methods are grouped into deep map tactics and skeleton tactics. A comparison of some of the more traditional strategies is also covered. We then examined the specifics of different depth behavior databases and provided a straightforward distinction between them. We address the advantages and disadvantages of depth and skeleton-based techniques in this discussion.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.9-20
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• 2011

본 논문은 가상세계속의 가상인간의 다양한 행동들을 제한된 개수의 기본행동들로써 구현하고자 한다. 먼저 객체들의 속성과 행동 등을 통합적으로 나타내주는 지식베이스인 온톨로지를 사용하여 다양한 행동들을 행동계층구조로 조직하고 그 속에서 행동들은 세부 행동들로 구체화한다. 가상인간의 기본행동은 기초 동작들의 조합으로 만들어지고 기본행동들을 최대한 재사용함으로써 다양한 행동들을 효과적으로 구현할 수 있게 설계한다. 이 때 기본행동들을 정밀성이나 사실성보다 간소함과 다양성에 초점을 맞추어 구현하고자 한다. 이를 바탕으로 가상 에이전트들의 특성을 파악하고 특성에 따라 에이전트가 고유의 패턴을 가지고 동작을 생성하는 방법을 개발한다. 또한 가상의 에이전트가 주변의 정성적 변화에 적응하여 동작을 변화하는 방법을 제시한다. 이렇게 제시된 방법들을 인간의 실제 움직임들 즉, 걷기, 달리기, 던지기 등의 동작에 적용해 실현가능성을 검증한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.739-748
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• 2014

In this paper, we propose pyramid appearance and global structure action descriptors on both RGB and depth motion history images and a model-free method for human action recognition. In proposed algorithm, we firstly construct motion history image for both RGB and depth channels, at the same time, depth information is employed to filter RGB information, after that, different action descriptors are extracted from depth and RGB MHIs to represent these actions, and then multimodality information collaborative representation and recognition model, in which multi-modality information are put into object function naturally, and information fusion and action recognition also be done together, is proposed to classify human actions. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate it on MSR Action3D and DHA datasets, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experiment shows our descriptors are robust, stable and efficient, when comparing with the-state-of-the-art algorithms, the performances of our descriptors are better than that of them, further, the performance of combined descriptors is much better than just using sole descriptor. What is more, our proposed model outperforms the state-of-the-art methods on both MSR Action3D and DHA datasets.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.337-345
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• 2023

In this study, we formulated a method that evaluates Taekwondo Poomsae performance using a series of choreographed training movements. Despite recent achievements in 3D human pose estimation (HPE) performance, the analysis of human actions remains challenging. In particular, Taekwondo Poomsae action analysis is challenging owing to the absence of time synchronization data and necessity to compare postures, rather than directly relying on joint locations owing to differences in human shapes. To address these challenges, we first decomposed human joint representation into joint rotation (posture) and limb length (body shape), then synchronized a comparison between test and reference pose sequences using DTW (dynamic time warping), and finally compared pose angles for each joint. Experimental results demonstrate that our method successfully synchronizes test action sequences with the reference sequence and reflects a considerable gap in performance between practitioners and professionals. Thus, our method can detect incorrect poses and help practitioners improve accuracy, balance, and speed of movement.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.248-259
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• 2001

이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권1호
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• pp.29-38
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• 2015

Human action recognition has become an important research topic in computer vision area recently due to many applications in the real world, such as video surveillance, video retrieval, video analysis, and human-computer interaction. The goal of this paper is to evaluate descriptors which have recently been used in action recognition, namely Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Histogram of Optical Flow (HOF). This paper also proposes new descriptors to represent the change of points within each part of a human body, caused by actions named as Histogram of Changing Points (HCP) and so-called Average Speed (AS) which measures the average speed of actions. The descriptors are combined to build a strong descriptor to represent human actions by modeling the information about appearance, local motion, and changes on each part of the body, as well as motion speed. The effectiveness of these new descriptors is evaluated in the experiments on KTH and Hollywood datasets.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1075-1082
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• 2007

본 논문은 동영상에 등장하는 다수 사람의 동작을 검출하여 검출된 동작을 개별적으로 인식하는 방법을 제안한다. 동작이 수행되는 속도 또는 크기 변화에 강인한 인식 성능을 갖기 위해 시공간축 피라미드(Spatial-Temporal Pyramid)방식을 적용한다. 동작 표현 방식을 통계적 특성 기반의 모션 그래디언트 히스토그램(MGH:Motion Gradient Histogram)으로 선택하여 인식 과정에서 발생하는 복잡도를 최소화 하였다. 다수의 동작을 검출하기 위하여 이진 차영상을 축적한 모션 에너지 이미지(MEI: Motion Energy Image) 방법을 적용하여 효율적으로 개별적 동작 영역을 획득한다. 각 영역은 동작 표현 방법인 MGH로 나타내어지고, 크기 변화에 강인하도록 피라미드 방식을 적응하여 학습된 템플릿 MGH와 유사도를 상호 비교하여 최종 인식 결과를 얻는다. 인식 성능의 평가를 위해 10개의 동영상을 활용하여 단일 객체, 다수 객체, 속도 및 크기 변화, 기존 방식과의 비교, 기타 추가 실험 등을 실시하여 다양한 조건의 영상에서 양호한 인식 결과를 확인 할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2632-2649
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• 2012

Most approaches to human action recognition is limited due to the use of simple action datasets under controlled environments or focus on excessively localized features without sufficiently exploring the spatio-temporal information. This paper proposed a framework for recognizing realistic human actions. Specifically, a new action representation is proposed based on computing a rich set of descriptors from keypoint trajectories. To obtain efficient and compact representations for actions, we develop a feature fusion method to combine spatial-temporal local motion descriptors by the movement of the camera which is detected by the distribution of spatio-temporal interest points in the clips. A new topic model called Markov Semantic Model is proposed for semantic feature selection which relies on the different kinds of dependencies between words produced by "syntactic " and "semantic" constraints. The informative features are selected collaboratively based on the different types of dependencies between words produced by short range and long range constraints. Building on the nonlinear SVMs, we validate this proposed hierarchical framework on several realistic action datasets.