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논문 기본 정보

저자정보
(Kangwon National University) (Kangwon National University) (Kangwon National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호
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    초록·키워드

    본 논문에서는 어텐션 기법을 적용한 양방향 순환신경망을 이용하여 새로운 휴먼 모션 디노이징 방법을 제안한다. 본 방법을 이용하면, 단일 3D 깊이 센서 카메라에서 캡처된 노이즈가 포함된 사람의 움직임이 잘 교정된 자연스러운 움직임으로 자동 조정된다. 양방향 순환신경망에 어텐션 기법을 도입하면, 입력으로 들어온 움직임을 인코딩할 때 여러 자세 중에 더 중요한 자세가 있는 프레임에 더 높은 어텐션 가중치를 부여함으로써, 다른 딥 러닝 네트워크와 비교해 더 나은 최적화 결과와 더 높은 정확도를 보인다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법이 다양한 스타일의 움직임과 노이즈를 효과적으로 처리함을 확인하였으며, 제시한 방법은 모션 캡처 후처리 단계의 애플리케이션으로 충분히 사용 가능할 것으로 기대된다.

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      UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-056-000378418