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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박광현
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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손의 키포인트 검출이란 사람 손의 이미지에서 손가락의 각 관절의
위치를 찾는 기술이다. 손의 키포인트 검출은 현재 여러 기업에서 연구되
며, 전자 기기의 사람 손 동작 인식 분야에서 쓰일 수 있도록 연구되어오
고 있다. 기존의 손의 키포인트 검출을 위해선 팔꿈치와 손목의 위치를
바탕으로 손의 위치를 추정하여, 신체 사이즈에 비례한 크기로 손의 이미
지를 획득하여야 한다. 하지만 전신 이미지에서 팔꿈치나 손목의 위치를
추정하지 못할 경우, 손의 이미지 획득이 불가능하여 손의 키포인트 인식
이 불가능해 진다. 또한, 손의 이미지를 획득 하더라도 사람의 손이 항상
카메라에 모두 담기는 상황보다는 손가락의 일부가 장애물에 의해 영상
데이터에 나타나지 않아 손동작 인식 성공률이 떨어지는 경우가 생긴다.
본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 공간 변형 네트워크인
STN(Spatial Transform Network)를 사용하여 팔꿈치와 손목의 위치
정보 없이 손의 이미지를 획득하도록 하였으며, 순환구조의 GRU Cell 을
사용하여 가려짐이 있는 경우에도 손의 키포인트를 검출할 수 있도록 하
였다. 그 결과 정확도를 나타내는 수치인 mAP(mean Average
Precision)수치를 5 가량 향상시킬 수 있었다.
위치를 찾는 기술이다. 손의 키포인트 검출은 현재 여러 기업에서 연구되
며, 전자 기기의 사람 손 동작 인식 분야에서 쓰일 수 있도록 연구되어오
고 있다. 기존의 손의 키포인트 검출을 위해선 팔꿈치와 손목의 위치를
바탕으로 손의 위치를 추정하여, 신체 사이즈에 비례한 크기로 손의 이미
지를 획득하여야 한다. 하지만 전신 이미지에서 팔꿈치나 손목의 위치를
추정하지 못할 경우, 손의 이미지 획득이 불가능하여 손의 키포인트 인식
이 불가능해 진다. 또한, 손의 이미지를 획득 하더라도 사람의 손이 항상
카메라에 모두 담기는 상황보다는 손가락의 일부가 장애물에 의해 영상
데이터에 나타나지 않아 손동작 인식 성공률이 떨어지는 경우가 생긴다.
본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 공간 변형 네트워크인
STN(Spatial Transform Network)를 사용하여 팔꿈치와 손목의 위치
정보 없이 손의 이미지를 획득하도록 하였으며, 순환구조의 GRU Cell 을
사용하여 가려짐이 있는 경우에도 손의 키포인트를 검출할 수 있도록 하
였다. 그 결과 정확도를 나타내는 수치인 mAP(mean Average
Precision)수치를 5 가량 향상시킬 수 있었다.
목차
제 1 장 서론 . 1제 2 장 배경 지식 및 관련 연구 3제 2.1 절 손의 키포인트 검출. 3제 2.2 절 순환 신경망(Recurrent Neural Network) . 9제 2.3 절 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network). 12제 2.4 절 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Network) . 14제 3 장 제안하는 방법 17제 3.1 절 공간 변형 네트워크를 사용한 손의 이미지 획득 17제 3.2 절 순환 신경망을 사용한 손의 키포인트 검출 신경망 19제 4 장 실험 및 결과 21제 4.1 절 데이터 제작 : 키포인트 좌표 파일 제작 툴 (Making Dataset : Make annotation file for video data) . 21제 4.2 절 공간 변형 네트워크의 성능 실험(Experiment of Spatial Transformer Network’s performance) 25제 4.3 절 순환 구조의 합성곱 네트워크를 활용한 손의 키포인트 검출 네트워크(Recurrent Convolutional Hand Keypoints Detection Network). 28제 4.4 절 공간 변형 네트워크를 사용한 순환 구조의 합성곱 손의 키포인트 검출 네트워크(Recurrent Convolutional Hand Keypoints Detection Network with Spatial Transformer Network). 32제 5 장 결론 및 추후 연구 35참고 문헌 36
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