인체 움직임 분석과 추적을 통한 상호작용 응용에 관한 연구 = Study on human motion analysis and tracking for interactive applications

국문 초록 (Abstract)

현재 스포트라이트 무대조명 기술은 수동적인 제어를 통한 운용과 사전에 결정된 절차에 따라 운용되고 있다. 최근 Marie Sester등은 조명을 자유자재로 제어하기 위해 카메라가 바닥을 향하도록 천장에 설치하고 움직임이 추적된 사람을 중심으로 조명을 자동으로 작동시키는 작품을 전시하기도 했다.
본 논문에서는 사람이 직접 지시하는 방향으로 조명을 제어하는 시스템을 개발하기 위해 인체 움직임 분석 기술을 사용하여 지시 동작을 추정하는 알고리듬을 제안한다. 알고리듬은 사람의 위치를 찾아 보행 여부를 판단하고 손의 동작을 분석하는 단계로 각각 진행한다.
지정된 위치에 조명을 비추기 위해 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임이 있는 영역을 검출한다. 배경 차분(Background Subtraction) 방법을 사용하여 실시간으로 관심 객체를 추출한다. 환경 변화에 의해 발생된 잡음은 모폴로지로 제거하고, 칼만 필터 알고리듬으로 관심 객체의 움직임을 추적한다. 보행 여부의 판단은 주성분 분석(Principal Component Analysis : PCA)과 지정된 시간 간격으로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시 방향을 최종적으로 결정한다.
마지막으로, 다각도로 영상을 촬영하여 각각의 지시하는 방향의 정확도를 실험함으로써 제안하는 알고리듬을 검증했다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Technologies for a spotlight and stage lighting are operated by manual control and procedures determined in advance.
M. Sester et al. proposed an approach to control the spotlight ultimately. The camera is installed in a ceiling toward a floor, and the spotlight is focus on the tracked person automatically.
In this paper, we propose an efficient algorithm to develop the system controlling the light by analyzing the movement of user. The proposed algorithm is progressed estimating the position of user, recognizing a user movement and tracking movement of user hands respectively. First, in order to light up the specified location, we detect the moving objects from the input frames. We extract the interesting objects in real time using background subtraction. Performing morphologies improves on the removal of noise from the environmental changes. Next, we track the interesting objects using Kalman filter. The judgment of movement is determined by Principal Component Analysis and a designated time period. When user is motionless, we estimate the user’s indication by estimation in relation to Vector from the head to the hand.
Through experiments using the multiple views, we confirm that the proposed algorithm can estimate the movement and indication of user more efficiently.

목차 (Table of Contents)

• 제１장 서론 = 1
• 1.1 연구 배경 = 2
• 1.2 연구 목적 및 내용 = 3
• 1.3 관련 연구 = 5
• 1.4 논문 구성 = 7
• 제２장 객체 추적 및 지시영역 추정 = 8
• 2.1 평면 호모그래피 계산 = 9
• 2.2 배경 차분(Background subtraction) = 10
• 2.3 줄 길이 레이블링(Run-length labeling) = 12
• 2.4 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) = 14
• 2.5 객체 추적(Kalman filter) = 16
• 2.6 머리와 손을 사용한 지시방향 추정 = 18
• 제３장 실험 결과 및 검증 = 21
• 3.1 실험 개요 = 22
• 3.2 평면 호모그래피 추정 = 23
• 3.3 객체 움직임 및 인체 부위 추정 = 26
• 3.3.1 객체 추적 = 26
• 3.3.2 인체 부위 추정 = 27
• 3.3.2.1 머리 추정 = 28
• 3.3.2.2 손 추정 = 30
• 3.4 지시영역 추정 = 32
• 3.5 다양한 환경의 실험 = 33
• 제４장 결론 = 40
• 참고문헌 = 42
• 국문초록 = 45
• Abstract = 46