• 제목/요약/키워드: skeleton detection

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화상의 골격화에 대한 최적화 방법 (The Optimal Skeleton Method of an Image)

  • 신충호;오무송
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.224-229
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    • 2003
  • 골격선 추출에 대한 효율적인 방법을 이용해서 골격화방법을 제안한다 제안한 방법은 윤곽선 검출과정을 거친 후 본 방법을 적용함으로써 영상 골격화 효율을 높이고자한다 기존의 골격화 방법은 Zhang, Lu/Wang, 그리고 Paul방법을 사용하였다. 제안된 방법은 병렬적인 처리 방법과 더 해서 반복과정 에서 마스크의 네(화소) 이웃의 값과 네(화소) 이웃외의 주변 화소값을 비교하여 원본이미지와 일치시켜 처리하는 방식이 다. 결론적으로, 제안된 방법은 향상된 골격선의 연결과 품질 등을 보였다.

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Skeleton Model-Based Unsafe Behaviors Detection at a Construction Site Scaffold

  • Nguyen, Truong Linh;Tran, Si Van-Tien;Bao, Quy Lan;Lee, Doyeob;Oh, Myoungho;Park, Chansik
    • 국제학술발표논문집
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    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.361-369
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    • 2022
  • Unsafe actions and behaviors of workers cause most accidents at construction sites. Nowadays, occupational safety is a top priority at construction sites. However, this problem often requires money and effort from investors or construction owners. Therefore, decreasing the accidents rates of workers and saving monitoring costs for contractors is necessary at construction sites. This study proposes an unsafe behavior detection method based on a skeleton model to classify three common unsafe behaviors on the scaffold: climbing, jumping, and running. First, the OpenPose method is used to obtain the workers' key points. Second, all skeleton datasets are aggregated from the temporary size. Third, the key point dataset becomes the input of the action classification model. The method is effective, with an accuracy rate of 89.6% precision and 90.5% recall of unsafe actions correctly detected in the experiment.

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가상 모델을 이용한 움직임 추출 알고리즘 (Movement Detection Algorithm Using Virtual Skeleton Model)

  • 주영훈;김세진
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.731-736
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    • 2008
  • 본 논문에서는, 가상 모델을 이용한 움직임 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 첫 번째, 기존에 제안된 방법으로써 RGB 칼라 모델을 이용하여 전경 영역에 나타나는 에러 값을 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 제거한다. 두 번째, 사람 10명의 신체 구조비를 이용하여 가상 모델을 생성한다. 그 때, 생성된 가상 모델을 추출된 영역에 매칭시키고, 원 탐색 기법을 이용하여 전경영역의 실제 인간의 머리에 대한 얼굴 실루엣을 추출한다. 세 번째 추출된 정보들을 이용하여 mean-shift 알고리즘에 적용시켜 물체를 추적한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

Fall Detection Based on Human Skeleton Keypoints Using GRU

  • Kang, Yoon-Kyu;Kang, Hee-Yong;Weon, Dal-Soo
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제12권4호
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    • pp.83-92
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    • 2020
  • A recent study to determine the fall is focused on analyzing fall motions using a recurrent neural network (RNN), and uses a deep learning approach to get good results for detecting human poses in 2D from a mono color image. In this paper, we investigated the improved detection method to estimate the position of the head and shoulder key points and the acceleration of position change using the skeletal key points information extracted using PoseNet from the image obtained from the 2D RGB low-cost camera, and to increase the accuracy of the fall judgment. In particular, we propose a fall detection method based on the characteristics of post-fall posture in the fall motion analysis method and on the velocity of human body skeleton key points change as well as the ratio change of body bounding box's width and height. The public data set was used to extract human skeletal features and to train deep learning, GRU, and as a result of an experiment to find a feature extraction method that can achieve high classification accuracy, the proposed method showed a 99.8% success rate in detecting falls more effectively than the conventional primitive skeletal data use method.

Interactive Typography System using Combined Corner and Contour Detection

  • Lim, Sooyeon;Kim, Sangwook
    • International Journal of Contents
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    • 제13권1호
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    • pp.68-75
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    • 2017
  • Interactive Typography is a process where a user communicates by interacting with text and a moving factor. This research covers interactive typography using real-time response to a user's gesture. In order to form a language-independent system, preprocessing of entered text data presents image data. This preprocessing is followed by recognizing the image data and the setting interaction points. This is done using computer vision technology such as the Harris corner detector and contour detection. User interaction is achieved using skeleton information tracked by a depth camera. By synchronizing the user's skeleton information acquired by Kinect (a depth camera,) and the typography components (interaction points), all user gestures are linked with the typography in real time. An experiment was conducted, in both English and Korean, where users showed an 81% satisfaction level using an interactive typography system where text components showed discrete movements in accordance with the users' gestures. Through this experiment, it was possible to ascertain that sensibility varied depending on the size and the speed of the text and interactive alteration. The results show that interactive typography can potentially be an accurate communication tool, and not merely a uniform text transmission system.

RGBD 카메라 기반의 Human-Skeleton Keypoints와 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용한 낙상 탐지 (Fall Detection Based on 2-Stacked Bi-LSTM and Human-Skeleton Keypoints of RGBD Camera)

  • 신병근;김응호;이상우;양재영;김원겸
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.491-500
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    • 2021
  • 본 연구에서는 MS Kinect v2 RGBD 카메라 기반의 Human-Skeleton Keypoints와 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용하여 낙상 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존의 연구는 RGB 영상에서 OpenPose 등의 딥러닝 모델을 이용하여 골격 정보를 추출한 후 LSTM, GRU 등의 순환신경망 모델을 이용해 인식을 수행하였다. 제안한 방법은 카메라로부터 골격정보를 바로 전달 받아 가속도 및 거리의 2개의 시계열 특징을 추출한 후 2-Stacked Bi-LSTM 모델을 이용하여 낙상 행위를 인식하였다. 어깨, 척추, 골반 등 주요 골격을 대상으로 중심관절을 구하고 이 중심관절의 움직임 가속도와 바닥과의 거리를 특징으로 제안하였다. 추출된 특징은 Stacked LSTM, Bi-LSTM 등의 모델과 성능비교를 수행하였고 GRU, LSTM 등의 기존연구에 비해 향상된 검출 성능을 실험을 통해 증명하였다.

랜덤 무향 칼만 필터를 이용한 RGB+D 카메라 센서의 잡음 보정 기법 (Noise Reduction Method Using Randomized Unscented Kalman Filter for RGB+D Camera Sensors)

  • 권오설
    • 방송공학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.808-811
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    • 2020
  • 본 논문은 랜덤 무향 칼만 필터를 이용하여 키넥트 카메라 센서의 오차를 최소화하는 방법을 제안한다. RGB 값과 깊이(Depth) 정보를 제공하는 RGB+D 카메라는 센서의 오차로 인해 뻐대 검출 과정에서 성능 저하의 원인을 제공한다. 기존에는 다양한 필터링 기법을 이용하여 오차를 제거하였으나 비선형 잡음을 효과적으로 제거하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위해 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하였으며 이를 바탕으로 뻐대 검출 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 정량적 오차를 줄였으며 뼈대의 3D 검출 시 우수한 결과를 확인할 수 있었다.

골격 특징 및 색상 유사도를 이용한 가축 도난 감지 시스템 (Livestock Theft Detection System Using Skeleton Feature and Color Similarity)

  • 김준형;주영훈
    • 전기학회논문지
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    • 제67권4호
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    • pp.586-594
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    • 2018
  • In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.

보완 골격 알고리듬을 이용한 구난로봇의 자체 충돌감지/회피 (Self-Collision Detection/Avoidance for a Rescue Robot by Modified Skeleton Algorithm)

  • 이원석;홍성일;박규현;강윤식
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.451-458
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    • 2015
  • This paper handles self-collision avoidance for a rescue robot with redundant manipulators. In order to detect all available self-collisions in advance, minimum distances between arbitrary robot parts should be monitored in real-time. For the minimum distance estimation, we suggest a modified method from a previous skeleton algorithm which has less computation burden and realize collision avoidance based on a potential function using the proposed algorithm. The resultant command by collision avoidance should not disturb a given primary task, so null-space of joint solution from a CLIK is utilized for collision avoidance by a gradient projection method.

Human Gender and Motion Analysis with Ellipsoid and Logistic Regression Method

  • Ansari, Md Israfil;Shim, Jaechang
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제3권2호
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    • pp.9-12
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    • 2016
  • This paper is concerned with the effective and efficient identification of the gender and motion of humans. Tracking this nonverbal behavior is useful for providing clues about the interaction of different types of people and their exact motion. This system can also be useful for security in different places or for monitoring patients in hospital and many more applications. Here we describe a novel method of determining identity using machine learning with Microsoft Kinect. This method minimizes the fitting or overlapping error between an ellipsoid based skeleton.