스켈레톤 벡터 정보와 RNN 학습을 이용한 행동인식 알고리즘

김미경; 차의영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김미경 (부산대학교) 차의영 (부산대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제5호

발행연도: 2018.9

수록면: 598 - 605 (8page)

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행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.

#skeleton #feature vector #RNN #SELU #deep learning

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C. Jung,and D. Kang,“A Recognition Algorithm of Suspicious Human Behaviors using Hidden Markov Models in an Intelligent Surveillance System, ” Journal of multimedia information system, Vol.11, No.11, pp.1491-1500,Nov. 2008. TRAN, Du, et al. “Learning spatiotemporal features with 3d convolutional networks. arXiv preprint arXiv:1412.0767, 2014. LI, Wanqing, ZHANG, Zhengyou, LIU, Zicheng. “Action recognition based on a bag of 3d points”. Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2010 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, p. 9-14.2010. HU, Jian-Fang, et al. “Jointly learning heterogeneous features for RGB-D activity recognition. ” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 5344-5352. 2015. INSAFUTDINOV, Eldar, et al. ArtTrack: “Articulated multi-person tracking in the wild,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2017.

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주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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