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저자정보
최태원 (한국전자통신연구원) 김대환 (한국전자통신연구원) 김기홍 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2017 학술대회 발표 논문집
발행연도
2017.2
수록면
97 - 100 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

상부에서 획득한 깊이 영상에서 다양한 자세를 취한 사용자검출
최태원 ,  김대환 ,  김기홍 한국HCI학회 학술대회 2017.02 학술대회자료
상부에서 획득한 깊이 영상을 통한 다양한 자세의 사용자 검출 방법
최태원 대학교 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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사람 검출 기술은 많은 분야에서 중요한 요소로 사용해 왔다. 지금까지는 주로 정면에 서 있는 사람을 검출하는 연구를 진행해 왔다. 하지만 정면에 카메라를 설치하면 다른 물체가 사람을 가릴 수 있다는 문제가 있었다. 또, 최근에는 엔터테인먼트, 드론 등 다양한 분야에서 상면에서 봤을 때 사람 검출 기술을 요구하고 있다. 우리는 상부에서 획득한 깊이 영상에서 다양한 자세를 취한 사람 검출 기술을 연구했다. 깊이 정보를 이용해 사람의 모습을 표현하기 위해 각도 정보를 이용했다. 카메라에서 물체의 거리에 따라 크기가 변하는 검출 창을 만들었으며 그 안에서 3 개의 점을 지정해 2 개의 벡터를 구해 코사인 유사도를 계산했다. 사람의 특징을 표현해주는 최적의 특징 추출 위치를 찾아내기 위해 에이다부스트를 이용했다. 3 개의 점을 한 집합이라 하고 모든 집합을 에이다부스트에 투입한 후 약분류기를 200 개까지 선정하면서 성능을 확인했다. 사람 데이터 2,000 여개 사람이 아닌 데이터 22,000 여개를 이용해 분류기를 훈련하고 평가해 97.4%의 정밀도와 98.3%의 재현율을 얻었다. 이것을 라우터의 방식과 비교했는데 우리 방식은 정밀도가 약 12% 재현율이 약 11% 우수했다.
#사람검출 #깊이영상 #상면시야 #에이다부스트 #코사인 유사도

목차

요약문
1. 서론
2. 제안하는 방식
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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