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학술저널
저자정보
권혁민 (강원대학교) 이준호 (아주대학교) 김화종 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제5호(JKIIT, Vol.21, No.5)
발행연도
2023.5
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.5.1

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인체생성모델 기반의 연구를 통해 센서가 필요없이 이미지만으로 모션데이터를 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 대부분의 연구들이 단일 카메라 기반의 방식을 택하고 있으나 이는 가려진 영역에 민감하여 보이지 않는 영역이 있을 경우 모델의 성능이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 부분을 해결하기 위해 본 연구에서는 다중카메라를 이용하는 멀티뷰 방식을 제안한다. 어떤 카메라에서 보이지 않는 영역이 다른 카메라에선 잘 보일 수 있다는 가정을 기반으로 본 연구에서는 두 개 카메라 이미지 입력에 대한 모델의 출력값을 반복 추정 과정에서 교차함으로써 두 카메라의 추정 정보를 활용할 수 있도록 하고 이를 통해 모델의 전체 성능을 개선하였다. 본 연구에서 제안하는 방식은 간단한 방식으로써 기존 모델구조를 확장하여 활용할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방식의 효과에 관한 실험을 위해 기존 모델에 적용하여 10%이상의 성능향상을 보였다. 실험 코드는 https://github.com/kwonhyeokmin/MVHMR.git에서 확인할 수 있다.
#AI, computer vision #human pose estimation #human shape estimation #deep learning

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 멀티뷰 기반의 사람 자세 및 형태 추정
IV. 제안 모델 성능평가 및 비교분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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