SCALE AND ROTATION INVARIANT HUMAN ACTIVITY RECOGNITION BASED ON BODY RELATIVE DIRECTION IN EGOCENTRIC COORDINATES

Q: 이 논문에서 정의한 자기중심적 신체 좌표란 무엇인가?

신체를 기준으로 정의된 좌표계로, 사용자의 움직임에 따라 함께 이동하며 사용자를 중심으로 주변 환경을 파악하는 데 사용된다. 특히 엉덩이 사이의 3D 벡터와 수직축의 외적을 통해 설정되어 시스템에 회전 불변성을 제공하는 특성을 가진다.

Q: 크기와 회전에 불변하는 인간 행동 인식 시스템의 성능과 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 자기중심적 좌표계에서 팔다리 축과 X, Y, Z 축 사이의 각도를 특징 벡터로 추출하여 LSTM 네트워크로 학습시킨 결과, 5가지 활동 클래스에 대해 평균 98.2%라는 매우 높은 인식 정확도를 달성하였다.

Sheilla Wesonga; Ibrahim Furkan Ince; Jang-Sik Park

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Sheilla Wesonga (Kyungsung University) Ibrahim Furkan Ince (Kyungsung University) Jang-Sik Park (Kyungsung University)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2020 제35회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2020.7

수록면: 395 - 397 (3page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

Human activity recognition is widely used in various fields, such as, surveillance, education, and healthcare. In this paper, a scale and rotation invariant human activity recognition system is presented. Kinect depth sensor is employed to obtain skeleton joints. Instead of using joint angles, the angle of each limb with X, Y, Z axes of the proposed local coordinate system are employed as feature vector. Since angles are used, proposed system is already scale invariant. In order to provide rotation invariance, body relative direction in egocentric coordinates is calculated. The 3D vector between right-hip and left- ... 전체 초록 보기

#Human Activity Recognition (HAR) #Kinect depth sensor #Deep Learning #LSTM

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-000881220

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)