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저자정보
Sangwoong Kim (Chung-Ang University) Jaeyeong Ryu (Chung-Ang University) Jiwoo Jeong (Chung-Ang University) Dongyeong Kim (Chung-Ang University) Youngho Chai (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소MINT Moving Image & Technology (MINT) MINT: Moving Image & Technology, Vol.2, No.1
발행연도
2022.2
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.15323/MINT.2022.02.2.1.1

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In this study, we propose a motion recognition system for each direction of push-up activity using an extreme learning machine algorithm. The recognition process consists of three parts: the first is the process of reading the motion data, during which the data acquired from the motion capture system are entered the memory of the system. The system then extracts a feature vector from the motion data. The 3D position data converted from the quaternion data value of the motion data are projected onto the X-Y, Y-Z, and Z- X planes of the system, and the values are used as the final feature vector. Feature vectors projected onto each plane train different ELMs, and a total of three ELMs are learned. Finally, by inputting the test data to each learned ELM, the final recognition result value was derived. Before obtaining motion data as the data set to be trained, first, general push-ups performed in the correct posture were selected; second, the upper chest did not go down all the way; third, only the buttocks came up when bending and lifting; finally, when bending, the elbows moved away from the upper chest. These motions are mixed to build a test dataset.
#ELM algorithm #Motion capture #3D tracking #Projection #Human-Machine Interface

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Directional motion recognition system
5. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-688-001072204