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깊이 맵과 HMM을 이용한 인식 시스템 구현

원문정보

Implementation of a 3D Recognition applying Depth map and HMM

한창호, 오춘석

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초록

영어

Recently, we used to recognize for human motions with some recognition algorithms. examples, HMM, DTW, PCA etc. In many human motions, we concentrated our research on recognizing fighting motions. In previous work, to obtain the fighting motion data, we used motion capture system which is developed with some active markers and infrared rays cameras and 3 dimension information converting algorithms by the stereo matching method. In this paper, we describe that the different method to acquiring 3 dimension fighting motion data and a HMM algorithm to recognize the data. One of the obtaining 3d data we used is depth map algorithm which is calculated by a stereo method. We test the 3d acquiring and the motion recognition system, and show the results of accuracy and performance results.

한국어

최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 모션 인식 시스템 구조
 III. 3D 위치 정보 획득 방법
  1. 3D 스테레오 비전과 캘리브레이션
  2. 스테레오 보정
  3. 시각차 맵(Disparity)과 깊이 맵(Depth Map)
  4. 양 손의 위치 추적 방법
 IV. 모션 인식 방법
  1. 연기자 모션 데이터
  2. 모션 그래프
  2. HMM 모션 인식
 V. 실험 결과
  1. 위치 정보 정확도 실험
  2. 모션 인식 실험 결과
 VI. 결론
 참고문헌

저자정보

  • 한창호 Chang-Ho Han. 준회원, 선문대학교 정보통신공학과
  • 오춘석 Choon-Suk Oh. 정회원, 선문대학교 정보통신공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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