깊이 정보 복원을 이용한 입자 군집 최적화 기법 기반의 물체와 상호작용하는 손 자세 추적

Q: 이 논문에서 정의한 깊이 데이터 복원이란 무엇인가?

깊이 데이터 복원은 물체에 해당하는 영역이 제거된 손 이미지에서 물체와 손의 컨벡스 홀이 겹치는 영역을 복원 대상으로 정의하고, 이 영역에 물체의 뒷면에 해당하는 깊이 값을 계산하여 채워 넣는 과정이다. 이는 물체에 가려진 손의 정보를 보충하여 정확한 자세 추정을 돕는다.

Q: 물체에 의해 가려진 손의 자세 추적 정확도를 높이는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 물체에 의해 가려진 손 영역의 깊이 데이터를 복원하여 모델 기반 추적기에 활용하는 것이 핵심이다. 기존에는 손 관절 정보가 누락되어 잘못된 자세가 추정되었으나, 복원된 깊이 데이터가 추가 정보를 제공함으로써 손-물체 상호작용 상황에서 보다 정확한 손 자세 추정 결과를 도출한다.

조우진; 박갑용; 우운택

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조우진 (한국과학기술원) 박갑용 (한국과학기술원) 우운택 (한국과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.12

수록면: 1,235 - 1,237 (3page)

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본 논문은 깊이 데이터 복원 기법을 활용한 실제 물체에 의해 가려진 손의 26차원 관절 자세 추적을 제안한다. 기존의 모델 기반 손 추적 방법은 모델의 손 자세와 관찰된 손 자세의 유사성을 판단하기 위해 관찰된 이미지 중 손이라고 판단되는 데이터를 이용한다. 그래서 손 관절의 일부가 관찰되지 않는 상황인 손이 물체를 쥐고 있는 ... 전체 초록 보기

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