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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Soungsill Park (Chung-Ang University) Youngho Chai (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소MINT Moving Image & Technology (MINT) MINT: Moving Image & Technology, Vol.3, No.1
발행연도
2023.4
수록면
8 - 11 (4page)
DOI
10.15323/mint.2023.4.3.1.8

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Although human movement can be inferred from various datasets, a method is required to recognize the change in movement from a small amount of new data. A deep learning-based method cannot be used to learn motion from limited data. To use existing feature extraction methods, a process is required to extract key postures from the entire dataset. The proposed method extracts key postures from an entire frame, whereby the differences in distance from the starting posture are added and displayed as a graph. The key task is to determine an inflection point in the graph, divide the data, and designate the frame corresponding to the inflection as an intermediate frame. Kinect and inertial sensor data are used to demonstrate the results of the proposed method. The proposed method can be used to determine similar motions on the basis of key postures, using existing datasets.
#Motion capture data #Key posture extraction #Kinect #Inertial sensor data

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Experimental Results and Discursion
4. Conclusion
References

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