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ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식률에 관한 비교 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1031
본 논문에서는 ELM 알고리즘을 이용한 팔굽혀펴기 행동의 방향별 동작 인식 시스템을 제안한다. 인식되는 과정은 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 모션 데이터를 읽는 과정이다. 이 과정에서 모션 캡처 시스템에서 얻은 데이터가 시스템의 메모리에 입력된다. 그런 다음, 시스템은 모션 데이터로부터 특징벡터를 추출한다. 모션 데이터의 쿼터니언 데이터 값으로부터 변환된 3차원 위치 데이터는 시스템의 X-Y평면, Y-Z 평면, Z-X 평면에 투영되고, 그 값들은 최종 특징 벡터로 사용된다. 각 평면에 투영된 피쳐 벡터는 서로 다른 ELM을 학습하고 총 3개의 ELM이 학습된다. 마지막으로 학습된 각 ELM에 테스트 데이터를 입력하여 최종 인식 결과 값을 도출한다. 모션 데이터를 획득하기 전에 컴퓨터에 트레이닝 할 데이터셋으로 네 가지의 팔굽혀펴기 동작을 선정하였고, 이를 혼합하여 10가지의 동작을 선정하여 컴퓨터에 테스트 할 데이터 셋을 구축했다.
모션-스피어 궤적데이터 기반의 동적제스처 인식 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.7.781
최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)에 속하는 동적제스처 인식 기술은 많은 관심을 받고 있다. 이는 해당 시스템을 활용하기 위한 인터페이스 구성이 간단하고, 빠른 의사소통이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 동적제스처 인식 시스템에 새로운 입력데이터를 사용하고, 인식정확도를 개선시키기 위한 연구를 진행했다. 기존 동적제스처 인식시스템에서는 주로 관절의 위치와 회전데이터를 사용한다. 반면 제안하는 시스템에서 모션-스피어의 궤적데이터를 사용한다. 모션-스피어는 움직임을 시각화하기 위한 기술로서 직관적으로 움직임을 표현한다. 모션-스피어는 동작을 궤적과 꺾임 각도가 표현하고, 모션-스피어의 궤적은 동적제스처 인식시스템의 입력데이터로 사용가능하다. 본 논문에서는 궤적데이터 사용의 유효성을 동적제스처 인식정확도 비교를 통해서 검증한다. 실험에서는 직접 사용자의 움직임을 쿼터니온데이터로 측정한 실험과 공개 모션데이터를 사용한 실험으로 나눈다. 두 시스템에서 모두 인식정확도 테스트를 진행했고, 각 실험에서 모두 높은 인식정확도를 도출했다.
