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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 98 - 108 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.8.98
이용수
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최근 개인 건강에 관한 관심과 더불어 홈 트레이닝이 언택트 문화의 발전 아래에서 주목받고 있다. 이에 따라 많은 홈 트레이닝 애플리케이션들이 신체 핵심점 검출을 기반으로 한 자세 유사도 측정 기능을 제공한다. 하지만, 자체 콘텐츠만 사용 가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에서는 사용자가 자유롭게 설정한 목표 영상에 대해 실시간 자세 유사도를 측정하는 애플리케이션을 제안한다. 제안 애플리케이션은 딥러닝 기반의 신체 핵심점 검출기인 AlphaPose와 학습된 오토인코더를 결합하여 자세에 대한 특징을 담은 잠재 벡터를 추출한다. 그 다음, RBF(radial basis function)를 통해 두 자세의 유사도를 점수화하여 사용자에게 제공한다. 본 애플리케이션에서 활용된 자세 유사도 측정 방법은 기존에 Action Recognition task 혹은 Anticipation task에서 자주 사용되는 메트릭인 AP(average precision)와 cosine similarity를 통해 가장 적절한 유사도 비교 메트릭을 선정했다. 제안 애플리케이션을 통해 홈 트레이닝의 효과를 극대화하고 범용성을 높일 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술 연구
Ⅲ. 실시간 자세 유사도 측정 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
H. Jeon, and Y. Pan, "A Classification of Type and User Interaction Model of Online Home Training Service in the Social Distancing Environment - Based on the Service Design Perspective -", Design convergence study, 19(4), pp. 15-30, 2020.
S. Roh, and Y. Kim, “Theoretical Paradigm of Home Training Experience in the 4th Industrial Revolution : Focused on Technology Acceptance Model(TAM)” Journal of Sport and Leisure Studies, 81, pp. 93-108, 2020.
L. Pishchulin, et al., “Deepcut: Joint subset partition and labeling for multi person pose estimation.”, Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 4929-4937, 2016.
E. Insafutdinov et al., “Deepercut: A deeper, stronger, and faster multi-person pose estimation model.”, Proceedings of the 14th European Conference on Computer Vision, pp. 34-50, 2016.
Z. Cao et al., “Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields”, Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7291-7299, 2017.
S. Roh, and Y. Kim, “Theoretical Paradigm of Home Training Experience in the 4th Industrial Revolution : Focused on Technology Acceptance Model(TAM)” Journal of Sport and Leisure Studies, 81, pp. 93-108, 2020.
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E. Insafutdinov et al., “Deepercut: A deeper, stronger, and faster multi-person pose estimation model.”, Proceedings of the 14th European Conference on Computer Vision, pp. 34-50, 2016.
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