개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 19 - 27 (9page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.1.19
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
별도의 센서를 사용하지 않고 RGB 영상으로 사람의 자세를 추정하는 것은 비용 절감과 사용성을 위한 중요한 포인트이며, 최근에는 HCI, 로봇공학, 비디오 분석, 메타버스 등 다양한 분야의 필요성으로 인해 점차 대중화되고 있다. 자세 추정에 대한 많은 연구 개발 시도가 있었지만, 한 시점의 사진으로 3차원 사람의 자세를 추정하는 것은 깊이 모호성, 객체 폐색, 배경 무질서, 훈련 데이터의 부족 등으로 연구에 어려움을 겪고 있다. 최근 논문들은 폐색에 초점을 맞추어 모델을 설계하고 있지만, 기존의 많은 3차원 자세 훈련 데이터에는 폐색 정보가 포함되어 있지 않다. 본 논문에서는 RGB 영상을 이용하여 폐색 없는 데이터에서 빠르게 추론할 수 있는 3차원 사람의 자세 추정기를 제안한다. 제안한 추정기는 2차원 인체 자세 추정기인 MoveNet을 기반으로 3차원 자세 추정이 가능하도록 변환하였다. 3차원 자세 추정을 위한 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 다양화하는 실험을 진행하였으며, 단일 시점 RGB 이미지를 이용한 최첨단 논문과 성능을 비교하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식 및 관련 연구
Ⅲ. 3D 휴먼 키포인트 추정기
Ⅳ. 3D 휴먼 키포인트 추정기
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
X Wang, Q Ji “A Hierarchical Context Model for Event Recognition in Surveillance Video”, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2561-2568, 2014. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2014.328
L Sigal, AO Balan, MJ Black. “HumanEva: synchronized video and motion capture dataset and baseline algorithm for evaluation of articulated human motion.” International Journal of Computer Vision, 2010 doi: https://doi.org/10.1007/s11263-009-0273-6
C Ionescu, D Papava, V Olaru, C Sminchisescu. “Human3.6M: large scale datasets and predictive methods for 3D human sensing in natural environments.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2014 doi: https://doi.org/10.1109/tpami.2013.248
A Haque, B Peng, Z Luo, A Alahi, S Yeung, L Fei-Fei. “Towards viewpoint invariant 3D human pose estimation” ECCV Cham: Springer International Publishing, 2016 doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46448-0_10
T Yu, Z Zheng, K Guo, J Zhao, Q Dai, H Li, G Pons-Moll, Y Liu. “DoubleFusion: real-time capture of human performances with inner body shapes from a single depth sensor.” IEEE/ doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00761
L Sigal, AO Balan, MJ Black. “HumanEva: synchronized video and motion capture dataset and baseline algorithm for evaluation of articulated human motion.” International Journal of Computer Vision, 2010 doi: https://doi.org/10.1007/s11263-009-0273-6
C Ionescu, D Papava, V Olaru, C Sminchisescu. “Human3.6M: large scale datasets and predictive methods for 3D human sensing in natural environments.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2014 doi: https://doi.org/10.1109/tpami.2013.248
A Haque, B Peng, Z Luo, A Alahi, S Yeung, L Fei-Fei. “Towards viewpoint invariant 3D human pose estimation” ECCV Cham: Springer International Publishing, 2016 doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46448-0_10
T Yu, Z Zheng, K Guo, J Zhao, Q Dai, H Li, G Pons-Moll, Y Liu. “DoubleFusion: real-time capture of human performances with inner body shapes from a single depth sensor.” IEEE/ doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00761
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
MoveNet을 이용한 운동 플래너 모바일앱 설계 및 구현
서동관
,
최지민
,
박수연
외 2명
대한전자공학회 학술대회
2023
.11
2025 신년사
윤경로
방송과 미디어
2025
.01
핵심-포즈 분포 기반 다중 시점에서의 휴먼 행동 인식
김선우
,
석흥일
,
이성환
한국정보과학회 학술발표논문집
2010
.06
3D 휴먼 자세 추정을 위한 Residual Pose 기법 적용 및 특성 분석
박정은
,
김성호
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2024
.07
사용자가 정의한 손 제스처 인식 기반의 윈도우 사용자 인터페이스 설계 및 구현
김명균
,
박희동
디지털콘텐츠학회논문지
2024
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089358130