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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김계영
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수15
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컴퓨터 비전에서 자세 추정 연구는 마커 부착 없이 입력 영상으로부터 관절의 위치를 예측하는 분야이다. 미디어 매체와 게임 산업의 발전으로 실제 움직임을 가상의 공간에 출력하려는 시도가 늘어나고 있으며 사람뿐만이 아니라 동물의 움직임도 사실적으로 나타내기 위해 동물 자세 추정 분야가 새로 등장하였다. 하지만 인체 자세 추정에 비해 데이터 셋이 매우 부족하고 직접 수집하기 어려운 문제들이 있어 연구 발전의 속도가 매우 느리다. 특히 말과 같은 빠른 동물의 경우 다리 움직임에 흐림 현상이 생겨 정확한 관절의 위치를 정확하게 찾아내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 동물의 빠른 순간 움직임을 촬영한 초고속 동영상을 이용하여 데이터 셋을 구축하고 동물 자세 추정 분야에서 가장 많이 이용되는 딥러닝 프레임워크인 DeepLabCut으로 동물의 관절 좌표를 예측하는 실험을 하였다. 한정된 데이터 셋에서 효율적으로 데이터 증강을 시키는 새로운 방식으로 전배경 분리 방법과 영상 합성 기술을 응용하였고 데이터 증강 전과 후 비교 실험을 통해 그 실효성을 검증하였다.
목차
국문초록 v영문초록 vi제 1장 서론 11.1 연구배경 및 목적 11.2 제안 방법 31.3 논문의 구성 4제 2장 관련 연구 52.1 동물 자세 추정 52.2 데이터 증강 8제 3장 초고속 동영상을 이용한 말 자세 추정 113.1 DeepLabCut 113.2 영상 합성을 통한 데이터 증강 153.3 전배경 분리 16제 4장 실험 및 결과 21제 5장 결론 34참고문헌 35
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