메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이중빈 (Chung-Ang University) 구승범 (Chung-Ang University)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2016년도 학술대회
발행연도
2016.12
수록면
3,048 - 3,051 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Gait is important motion that contains biological information. Individual gait pattern is determined by subject’s habit, body type and diseases. Motion capture system is used to measure joint motion but is limited to capture within a laboratory. Optical camera is portable, simple to configure and take photographs of movement of a person, while it produces only two-dimensional information. The purpose of the study was to estimate three-dimensional pose and joint angles from two-dimensional sequential images of walking motion. Three-dimensional trajectories of body markers from three subjects and five motions were pooled together and their mean pose and principal components were obtained. One of the motion capture data was projected to a camera plane by assuming a fixed camera position. Optimizations to calculate a weight matrix of the principal components of body pose were performed with and without a constraint of body segment length to match the plane projected marker positions. Mean three-dimensional errors (standard deviation) of estimated marker trajectory were calculated using measured marker trajectory. Three-dimensional errors with and without constraint of body segment length were 3.44(±0.65) cm and 3.25(±0.80) cm, respectively. Two-dimensional errors (standard deviation) of projected marker to image were calculated using original image. Two-dimensional errors were 1.63(±0.41) pixel and 1.40(±0.38) pixel respectively. Flexion and extension angle of knee was estimated as RMS error, 2.54degree and 2.28degree respectively.
#Three-dimensional pose reconstruction(3차원 자세 예측) #Gait(보행) #Knee angle(무릎 각도) #Motion capture system(모션캡쳐장비)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 토의
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

From 2D Human Pose Estimation to 3D Human Pose Estimation using Deep Learning
Ji Woo Hong ,  Chang Dong Yoo 대한전자공학회 학술대회 2021 .06
의상 이미지의 3차원 의상 복원 방법과 가상착용 응용
안희준 ,  미나르 마드올 라흐만 한국산업정보학회논문지 2020 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-550-002043696