원문정보
Deep Learning Model for Human Activity Recognition Using IMU Sensor and RGB Video
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초록
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인간 행동 인식(Human Activity Recognition) 연구는 주로 한 가지 센서만을 이용하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 실험을 통해 10종류의 동작에 대한 3축 자이로 데이터 및 가속도 데이터와 비디오 데이터를 확보하였다. 비디오 데이터에서 신체의 33개 랜드마크의 3축 위치좌표 데이터를 추출하여 동 작 데이터를 시계열 데이터로 통일하고, 1차원 합성곱 신경망을 이용하여 지도 학습을 진행하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법
3.1. 데이터 수집 실험
3.2. 데이터셋 구조
3.3. 모델 구조
3.4. 실험 과정
4. 실험 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법
3.1. 데이터 수집 실험
3.2. 데이터셋 구조
3.3. 모델 구조
3.4. 실험 과정
4. 실험 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌
저자정보
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