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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 181 - 186 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2025.24.0286
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This study proposes a method to enhance the accuracy of vision-based human joint angle estimation by correcting errors that occur during the process of estimating the positions and angles of human joints from videos captured with a monocular camera using long short-term memory (LSTM). The proposed method assumes joint angle data collected using a Vicon motion capture system as ground truth and trains an LSTM model to adjust the camera-based joint angle estimates to match the Vicon values. The test result demonstrates the potential of upgrading the performance of low-cost camera-based joint angle estimation methods to a level comparable with high-cost motion capture systems.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상 기반 추정 관절각 오차 교정 모델
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
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