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안구운동추적 정보기반 능동적 샘플링을 반영한 시각 하이퍼네트워크 모델
김은솔,김지섭,Karinne Ramirez Amaro,Michael Beetz,장병탁 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
기계 학습에서 입력 데이터의 차원을 줄이는 문제(dimension reduction)는 매우 중요한 문제 중의 하나이다. 입력 변수의 차원이 늘어남에 따라 처리해야하는 연산의 수와 계산 복잡도가 급격히 늘어나기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다수의 기계 학습 알고리즘은 명시적으로 차원을 줄이거나(feature selection), 데이터에 약간의 연산을 가하여 차원이 작은 새로운 입력 데이터를 만든다(feature extraction). 반면 사람이 여러 종류의 고차원 센서 데이터를 입력받아 빠른 시간 안에 정확하게 정보를 처리할 수 있는 가장 큰 이유 중 하나는 실시간으로 판단하여 가장 필요한 정보에 집중하기 때문이다. 본 연구는 사람의 정보 처리 과정을 기계 학습 알고리즘에 반영하여, 집중도를 이용하여 효율적으로 데이터를 처리하는 방법을 제시한다. 이 성질을 시각 하이퍼네트워크 모델에 반영하여, 효율적으로 고차원 입력데이터를 다루는 방법을 제안한다. 실험에서는 시각 하이퍼네트워크를 이용하여 고차원의 이미지 데이터에서 행동을 분류하였다.
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이기석(Kisuk Lee),김은솔(Eun-Sol Kim),Karinne Ramirez Amaro,Michael Beetz,장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.8
기계학습(machine learning) 기술을 이용해서 영상 데이터로부터 동작 패턴을 인식하는 연구에 있어서, 최근 들어 무감독학습(unsupervised learning)의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 ISA (Independent Subspace Analysis) 알고리즘에 기반한 최신 무감독학습 기법인 ‘Stacked Convolutional ISA’ 알고리즘[1]을 이용해서 샌드위치를 만드는 인간의 동작을 촬영한 영상 데이터를 분석, 동작 인식을 행하였다. 데이터로부터 직접 유용한 특징들을 학습하는 무감독학습 기법의 장점을 그대로 나타내어, 해당 알고리즘은 제한적인 학습 및 테스트 샘플 조건 하에서도 인상적인 성능을 나타냈다. 반면 요리동작에 있어서는 손동작 자체를 인식하는 것 이외에도 현재 손에 쥐어진 도구나 재료의 종류를 인식하는 것이 중요한데, 이러한 문맥 인식(context recognition)은 향후 추가적으로 연구해야 할 과제로 남아있다. In the research of action recognition from video data based on machine learning, unsupervised learning approach has recently been spotlighted. In this paper, we adopted ‘stacked convolutional ISA’ algorithm, a state-of-the-art unsupervised learning technique based on independent subspace analysis (ISA) algorithm that has recently been suggested in [1], to the human cooking action recognition from video data. The algorithm extracted useful spatio-temporal features directly from the video data, which can be regarded as the most significant advantage of unsupervised learning approach, resulting in impressive performance despite of the restricted number of training and test sets. In human cooking action recognition, it is imperative to recognize the identity of cooking utensils or food materials currently held in hands besides the hand action itself. This sort of context recognition remains open to the future study.
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