Auto-encoder 기반의 촬영 각도 무관 동작 임베딩 생성 모델을 활용한 영상 속 동작 유사도 측정

박종혁

doi:10.14801/jkiit.2021.19.3.103

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박종혁 (서울대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제3호(JKIIT, Vol.19, No.3)

발행연도: 2021.3

수록면: 103 - 112 (10page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.3.103

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사람의 동작을 분석하여 유사도를 측정하는 것은 다양한 문제에서 활용되고 있다. 하지만 사람의 동작은 카메라를 통해 촬영되기 때문에, 촬영 각도가 달라지면 2차원 관절 좌표의 시계열로 표현되는 동작도 변화하게 된다. 동작 유사도 측정 시 이러한 요소가 고려되지 않으면 기계는 촬영 각도가 달라진 동작을 같은 동작이라고 결정내리지 못하게 된다. 본 연구에서는 다른 각도에서 촬영된 두 동작의 유사도 측정 성능을 개선하기 위하여 촬영 각도 요소를 배제한 동작 임베딩을 생성하는 auto-encoder 기반의 모델을 활용하였다. 또한 생성된 동작 임베딩으로부터 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안하여 촬영 각도와 무관하게 동작 유사도 측정이 가능하도록 하였다. 실험은 같은 동작을 다양한 각도에서 투영한 동작들의 2차원 관절 좌표로 수행되었고, 촬영 각도를 고려하지 않은 모델로부터 생성된 동작 임베딩으로 측정한 유사도보다 정확한 결과를 보여주었다.

#motion similarity #human analysis #auto-encoder #metric learning #deep learning #computer vision

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H. Coskun / 2018 / Human Motion Analysis with Deep Metric Learning / The 15th European Conference on Computer Vision (ECCV) :667~683

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A. Elaoud / 2019 / Skeleton-Based Comparison of Throwing Motion for Handball Players / Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 11(1):419~431

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