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      확률전파를 이용한 구성요소기반 인체 추적 = Component-based human body tracking using density propagation

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      https://www.riss.kr/link?id=A35494887

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 인체의 각 구성 요소별로 추적하여 사람의 동작을 추적하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 구성요소를 검출한다. 본 논문에서는 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 5가지 구성요소인 머리, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발을 검출하여 추적하였다. 이렇게 검출된 구성요소들은 독립적으로 확률전파에 의해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적결과는 융합을 통해 전체 인체의 동작을 추정할 수 있다. 제안하는 인체 동작 추정 시스템은 유아의 동작 교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기에 적용되었다.
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      본 논문에서는 인체의 각 구성 요소별로 추적하여 사람의 동작을 추적하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 구성요소를 검출한다. 본 논문에서는 인체의 ...

      본 논문에서는 인체의 각 구성 요소별로 추적하여 사람의 동작을 추적하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 구성요소를 검출한다. 본 논문에서는 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 5가지 구성요소인 머리, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발을 검출하여 추적하였다. 이렇게 검출된 구성요소들은 독립적으로 확률전파에 의해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적결과는 융합을 통해 전체 인체의 동작을 추정할 수 있다. 제안하는 인체 동작 추정 시스템은 유아의 동작 교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기에 적용되었다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 〈목차〉
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 구성요소기반 인체 모델
      • Ⅲ. 구성요서 모델을 위한 확률전파
      • Ⅳ. 실험 결과
      • 〈목차〉
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 구성요소기반 인체 모델
      • Ⅲ. 구성요서 모델을 위한 확률전파
      • Ⅳ. 실험 결과
      • Ⅴ. 결론
      • Ⅵ. 참고 문헌
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