레이블 없는 운동 이미지를 활용한 비지도 분류 모델과 운동 동작 인식 방법

Q: 이 논문에서 정의한 운동 동작 인식 모델이란 무엇인가?

운동 동작 인식 모델은 Blazepose Model로 추출한 신체 좌표와 관절 각도 정보를 활용하여 특정 운동의 동작 단계를 분류하고, 레이블 없는 영상 이미지만으로 동작의 자동 분류 및 이상 유무를 판단할 수 있도록 구축된 모델이다.

Q: 레이블 없는 운동 이미지로 운동 동작을 어떻게 분류하는가?

연구 결과, Blazepose Model로 추출한 신체 Keypoint와 관절 각도를 특징 벡터로 구성한다. 이 특징 벡터를 Hierarchical Clustering으로 클러스터링하여 운동 스텝별 라벨을 생성하고, 이를 기반으로 K-Nearest Neighbor, RandomForest, Xgboost 앙상블 분류 모델을 학습시켜 운동 동작을 분류한다.

김정호; 정재희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김정호 (명지대학교) 정재희 (명지대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,684 - 1,686 (3page)

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인간의 자세 인식을 통한 피트니스 서비스에는 딥러닝과 같은 기술의 발전으로 포즈 교정, 자세 탐지 등이 적용되고 있다. 하지만 대부분 자세 또는 횟수 학습을 인식을 위한 이미지 데이터를 기반으로 레이블이 수동으로 행해지고 있다. 본 연구에서는 피트니스 자세를 위한 학습 데이터 모델 구축을 위한 자동 분류 방법을 제시하고, 연속 동작으로 어우러진 피트니스 자세의 이상 유무를 구분하기 위한 방법을 제시 ... 전체 초록 보기

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