단일 영상으로부터 3차원 사람 자세 추정을 위한 순서 깊이 레이블링 및 멀티뷰 합성 기반 약지도 학습 기법

이영찬; 이규빈; 유원상

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이영찬 (선문대학교) 이규빈 (선문대학교) 유원상 (선문대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회

발행연도: 2024.6

수록면: 360 - 363 (4page)

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3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서 많은 연구가 진행되어 온 반면, 3D 동물 자세 추정 기술은 3D 동물 자세 데이터의 부재로 인해 관련 연구가 매우 적다. 본 연구는 3D 동물 자세 추정을 위한 예비 연구로서, 3D 깊이 데이터 대신 순서 깊이 레이블링을 사용하여 단일 영상으로부터 3D 사람 자세를 추정하는 연역적 약지도 학습 기반 딥러닝 기법을 소개한다. 이를 위해 단일 영상으로부터 다중 시점 데이터를 합성하고, 기존 영상과 합성된 다중시점 영상을 사용하여 3D 자세를 추정한다. 특히, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌으며 3D 자세 추정 모델의 성능 개선과 동물 데이터에서의 적용 가능성을 확인하였다.

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