초록 열기/닫기 버튼
컴퓨터를 이용하여 이미지로부터 의미 있는 정보를 추출하는 컴퓨터비전은 AI의 한 영역으로 성장하여 이미지의 화질 개선, 객체 검출 및 영상 분할을 통해서 문자 및 얼굴 인식, 머신 비전 및 인공지능 서비스 등에서 응용되어 왔다. 최근에는 이미지의 특징 추출과 함께 이미지 안에 있는 사람의 자세 인식에 대한 연구가 진행된 바 있다. 사람이 어느 순간 취하고 있는 자세를 의미를 알아낸다면 이를 다양한 분야에 활용할 수 있다. 만약 한 강의실에서 수강생을 대상으로 손을 들어 의견을 타진할 경우 순간적으로 자동 계산이 된다면 유용할 수 있을 것이다. 그래서 본 연구에서는 이러한 기능 구현을 위한 기반 연구로서 영상속 한 사람의 특정 자세 즉, 거수를 하였는지를 결정하는 방법을 제안하고 구현하였다. 이를 위해서 OpenPose에서 제공하는 API를 이용한 동작인식 모듈을 구현하였으며, 이로부터 얻어진 신체의 각 관절점 위치값을 가지고 그 의미를 판정해 내기 위한 거수 판정 모듈을 설계하고 구현하였다. 그 결과 4가지 거수 경우로 제한한 범위 내에서의 실행 결과는 모두 정확함을 보였다.
Computer vision, which extracts meaningful information from images using a computer, has grown into an area of AI and has been applied to text and face recognition, machine vision and artificial intelligence services through image quality improvement, object detection and image segmentation. Recently, along with image feature extraction, research on the recognition of a person's posture in an image has been. If we find out the meaning of a person's posture at a certain moment, it can be used in various fields. It would be useful if automatic calculations were instantaneously performed when students raised their hands in a classroom to express their opinions. Therefore, in this paper, as a basic study for the realization of such a function, a method for determining a specific posture of a person in the video, that is, raising a hand, was proposed and implemented. A motion recognition module using the API provided by OpenPose was implemented, and a gesture determination module was designed and implemented to determine the meaning with the position values of each joint point of the body obtained. As a result, it was shown that the execution results were all accurate within the range limited to the four cases of raising hands.
