• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.75-83
• /
• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.957-963
• /
• 2014

This paper proposes a predictive control for an efficient human following robot using Kinect sensor. Especially, this research is focused on detecting of foot-end-point and foot-vector instead of human body which can be occluded easily by the obstacles. Recognition of the foot-end-point by the Kinect sensor is reliable since the two feet images can be utilized, which increases the detection possibility of the human motion. Depth image features and a decision tree have been utilized to estimate the foot end-point precisely. A tracking point average algorithm is also adopted in this research to estimate the location of foot accurately. Using the continuous locations of foot, the human motion trajectory is estimated to guide the mobile robot along a smooth path to the human. It is verified through the experiments that detecting foot-end-point is more reliable and efficient than detecting the human body. Finally, the tracking performance of the mobile robot is demonstrated with a human motion along an 'L' shape course.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.501-507
• /
• 2012

Human body motion is a non-verbal part for interaction or movement that can be used to involves real world and virtual world. In this paper, we explain a study on natural user interface (NUI) in human hand motion recognition using RGB color information and depth information by Kinect camera from Microsoft Corporation. To achieve the goal, hand tracking and gesture recognition have no major dependencies of the work environment, lighting or users' skin color, libraries of particular use for natural interaction and Kinect device, which serves to provide RGB images of the environment and the depth map of the scene were used. An improved Camshift tracking algorithm is used to tracking hand motion, the experimental results show out it has better performance than Camshift algorithm, and it has higher stability and accuracy as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.1728-1735
• /
• 2009

Human action tracking plays an important place in human-computer-interaction, human action tracking is a challenging task because of the exponentially increased computational complexity in terms of the degrees of freedom of the object and the severe image ambiguities incurred by frequent self-occlusions. In this paper, we will propose a novel method to track human action, in our technique, a dynamic background estimation algorithm will be applied firstly. Based on the estimated background, we then extract the human object from the video sequence, and the skeletonization method and Hough transform method will be used to detect the main structure of human body and each part rotation angle. The calculated rotation angles will be used to control a crane in the port, thus we can just control the container crane by using signalman body. And the experimental results can show that our proposed method can get a preferable result than the conventional methods such as: MIT, JPF or MFMC.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.186-192
• /
• 2009

본 논문은 비전을 이용한 인간 정면 상반신 포즈를 인식 방법에 대해서 기술한다. 일반적으로 HCI(Human Computer Interaction)와 HRI(Human Robot Interaction)에서는 인간이 정면을 바라볼 때 얼굴, 손짓으로 의사소통 하는 경우가 많기 때문에 본 논문에서는 인식의 범위를 인간의 정면 그리고 상반신에 대해서만 한정한다. 인간 포즈인식의 주요 두 가지 어려움은 첫째 인간은 다양한 관절로 이루어진 객체이기 때문에 포즈의 자유도가 높은 문제점 때문에 모델링이 어렵다는 것이다. 둘째는 모델링된 정보와 영상과의 매칭이 어려운 것이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링이 쉬운 그림모델(Pictorial Model)을 이용해 인체를 다수 사각형 파트로 모델링 하였고 이를 이용해 주요한 상반신 포즈를 DB화 해 인식한다. DB 포즈로 표현되지 못하는 세부포즈는 인식된 주요 포즈 파라미터로 부터 파티클필터를 이용해 예측한 다수 파티클로부터 가장 높은 사후분포를 갖는 파티클을 찾아 주요 포즈를 업데이트하여 결정한다. 따라서 주요한 포즈 인식과 이를 기반으로 한 세부 포즈를 추적하는 두 단계를 통해 인체 정면 상반신 포즈를 정확하게 인식 할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.214-216
• /
• 2006

Expressive face and human body gestures are among the main non-verbal communication channels in human-human interaction. Understanding human emotions through body gesture is one of the necessary skills both for humans and also for the computers to interact with their human counterparts. Gesture analysis is consisted of several processes such as detecting of hand, extracting feature, and recognizing emotions. Skin color information for tracking hand gesture is obtained from face detection region. We have revealed relationships between paricular body movements and specific emotions by using HMM(Hidden Markov Model) classifier. Performance evaluation of emotional human body recognition has experimented.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.545-552
• /
• 2012

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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제11권6호
• /
• pp.1857-1862
• /
• 2016

Human activity recognition using depth information is an emerging and challenging technology in computer vision due to its considerable attention by many practical applications such as smart home/office system, personal health care and 3D video games. This paper presents a novel framework of 3D human body detection, tracking and recognition from depth video sequences using spatiotemporal features and modified HMM. To detect human silhouette, raw depth data is examined to extract human silhouette by considering spatial continuity and constraints of human motion information. While, frame differentiation is used to track human movements. Features extraction mechanism consists of spatial depth shape features and temporal joints features are used to improve classification performance. Both of these features are fused together to recognize different activities using the modified hidden Markov model (M-HMM). The proposed approach is evaluated on two challenging depth video datasets. Moreover, our system has significant abilities to handle subject's body parts rotation and body parts missing which provide major contributions in human activity recognition.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권10호
• /
• pp.937-944
• /
• 2007

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권10호
• /
• pp.5112-5128
• /
• 2016

Tracking human body is an important problem in computer vision field. Tracking failures caused by occlusion can lead to wrong rectification of the target position. In this paper, a robust human tracking algorithm is proposed to address the problem of occlusion, rotation and improve the tracking accuracy. It is based on Tracking-Learning-Detection framework. The key auxiliary information is used in the framework which motivated by the fact that a tracking target is usually embedded in the context that provides useful information. First, face localization method is utilized to find key face location information. Second, the relative position relationship is established between the auxiliary information and the target location. With the relevant model, the key face information will get the current target position when a target has disappeared. Thus, the target can be stably tracked even when it is partially or fully occluded. Experiments are conducted in various challenging videos. In conjunction with online update, the results demonstrate that the proposed method outperforms the traditional TLD algorithm, and it has a relatively better tracking performance than other state-of-the-art methods.