포즈 라이브러리 검색 및 파티클 필터 기반 상반신 포즈인식

본 논문에서는 인체 상반신 포즈 인식 및 추적을 위해 작성한 상반신 모델 및 포즈 라이브러리와 이를 이용한 파티클 필터기반 포즈 인식에 대하여 기술한다. 인간의 포즈인식은 인간-로봇 상호작용에서 제스처 인식 기술의 근간이 되는 요소기술로서 로봇이 사용자의도를 이해하는데 많은 정보를 제공한다. 그러나 인체의 각 부분들은 영상에서 정확히 추출되기 어렵기 때문에 대부분의 제스처 인식 연구에서는 제한적인 포즈만을 사용해 왔다. 본 논문에서는 상반신 포즈에 대한 관절 모델을 영상에 정합함으로써 이론적으로 모든 포즈를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 포즈 라이브러리 검색을 통하여 입력된 실루엣 영상의 포즈를 DB에서 빠르게 검색하여 초기 상반신포즈를 결정한다. DB에 포함되지 못한 포즈는 인식된 포즈를 다수의 포즈 샘플들로 변화시켜 챔퍼거리가 가까운 샘플을 통해 인식한다. 파티클 필터는 이러한 샘플 생성, 변형과 검증을 하는 도구로 이용한다. 실험결과에서는 다양한 동작을 갖는 여러 사용자에 대한 포즈 인식 결과와 문제점을 분석한다. 오치민, Md. Zahidul Islam, 이칠우, 포즈 라이브러리 검색 및 파티클 필터 기반 상반신 포즈인식, 2010년 제22회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵, Jan. 2010