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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정원 (신라대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제12호(JKIIT, Vol.21, No.12)
발행연도
2023.12
수록면
171 - 177 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.12.171

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최근 가상현실, 증강현실, 그리고 HCI(Human Compute Interface) 분야에서 카메라를 통해 인체의 키포인트를 실시간으로 추출하여 운동 자세 교정, 운동 종류 분석, 그리고 가상의 동작 생성 등 다양하게 활용하고 있다. 이는 기준 동작과 수행 동작의 유사도를 통해 수행 동작의 정확성을 제공하므로 스포츠, 무용, 그리고 헬스 케어 분야에 새로운 응용들이 출시되고 있다. 기존 유사도 측정에는 코사인 유사도, 가중치 기반의 매칭기법, DTW(Dynamic Time Warping) 등이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 구글의 TensorFlow Pose Estimation 등 다양한 딥러닝 프레임워크에서 추출된 키포인트들을 기반으로 신뢰도 점수에 기반한 새로운 유사도 분석 기법을 제안한다. AI Hub 및 다양한 이미지 셋에서 제공하는 인체 자세 이미지에 제안 기법을 적용한 결과 기존 기법 대비 우수한 성능을 확인하였다.
#human body postures #key points #deep learning #similarity #HCI

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 신뢰도 점수 기반 유사도 측정 기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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