다중 객체 환경에서의 태권도 판정 보조를 위한 행동 인식 모델 성능 향상 기법

이하랑; 최은지; 윤경로

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이하랑 (건국대학교) 최은지 (건국대학교) 윤경로 (건국대학교)

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

발행연도: 2024.6

수록면: 1,126 - 1,129 (4page)

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인공지능 및 미디어 기술이 발전함에 따라, 다양한 분야에서 인공지능을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 스포츠 분야의 인공지능 기술은 경기 중 수집되는 실시간 데이터 분석을 통해 퍼포먼스를 평가하고 전략을 수립하는 데 유용하게 활용되고 있다. 이 중에서도 비디오 기반 스포츠 행동 인식 모델은 프레임 간의 시·공간적인 특징을 활용해, 선수의 움직임 변화를 바탕으로 동작을 판정한다. 본 연구에서는 태권도 판정 보조를 위한 비디오 기반 행동 인식(Action Recognition)을 수행하여 태권도 경기의 공정성 및 객관성을 개선하고자 하였다. 또한 멀티 레이블 기반의 모델 성능 향상 기법을 제안하여 태권도 경기 내 다중 객체 인식 환경에서의 단일 객체에 대한 동작 판정 성능을 향상시켰다.

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