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최재원 (한국로봇융합연구원) 한종부 (한국로봇융합연구원) 이종일 (한국로봇융합연구원) 곽동기 (한국로봇융합연구원) 손동섭 (한국로봇융합연구원) 서갑호 (한국로봇융합연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
462 - 468 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0015

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This paper aims to develop a three-dimensional (3D) human pose estimation system based on pressure-mat sensor data to help the bedridden by estimating their 3D posture. Estimating the posture of a bedridden patient can provide useful information to prevent bedsores. For posture estimation, we use a capsule network, which is a deep learning network. Usually, a CNN (Convolutional Neural Network) is used to estimate 3D human pose from pressure-mat data; however, the traditional CNN model has a limitation of losing spatial hierarchy. We use a modified capsule network by modifying reconstruction loss to estimate human posture. The results show that the capsule network model is superior to the traditional CNN model as it employs the concept of a capsule composed of vectors. This means that the proposed model can learn spatially and is effective in estimating human posture. However, additional verification is required for estimating various postures.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자세 예측 시스템
Ⅲ. CNN 기반 자세 예측 모델
Ⅳ. Capsule Network 기반 제안하는 딥러닝 모델
Ⅴ. 실험결과 및 비교
VI. 결론
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-000679275