디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
딥러닝 기반 스포츠 캐스팅
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.10.1020
스포츠 캐스팅을 할 때는 스포츠 장면에 대한 상황 정보, 선수 정보 그리고 과거 지식을 기반으로 현재 상황에 대한 이해와 추론이 필요하다. 본 논문에서는 장면 분류 모델, 선수 검출 모델 그리고 선수의 행동 인식 모델을 학습하여 스포츠 영상에 대한 정보를 얻고 과거 데이터를 지식화 해서 저장 해놓은 온톨로지를 이용하여 현재 상황에 대한 이해와 추론을 하는 방법을 소개한다. 총 3가지 종류의 캐스팅을 생성한다. 실시간 웹 데이터로부터 지식화 하여 캐스팅을 생성하고, 13개의 장면을 분류하여 온톨로지와 결합하여 캐스팅을 생성한다. 그리고 선수의 포지션과 8개의 행동을 인식하여 온톨로지와 결합하여 캐스팅을 생성한다. 모든 데이터는 2018년 4월 1일부터 2018년 4월 14일까지 있었던 KBO 경기를 직접 labeling 하여 모델을 학습하였다.
시각장애인 보조를 위한 영상기반 휴먼 행동 인식 시스템
본 논문에서는 시각장애인의 장면인식 보조를 위해, 귀걸이 형 블루투수 카메라와 행동인식 서버간의 통신을 통해 휴먼의 행동을 인식하는 시스템을 제안한다. 먼저 시각장애인이 귀걸이 형 블루투수카메라를 이용하여 원하는 위치의 장면을 촬영하면, 촬영된 영상은 카메라와 연동된 스마트 폰을 통해 인식서버로 전송된다. 인식 서버에서는 영상 분석 알고리즘을 이용하여 휴먼 및 객체를 검출하고 휴먼의 포즈를 분석하여 휴먼 행동을 인식한다. 인식된 휴먼 행동 정보는 스마트 폰에 재 전송되고 사용자는 스마트 폰을 통해 text-to-speech (TTS)로 인식결과를 듣게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템에서는 실내 외에서 촬영된 실험데이터에 대해서 60.7%의 휴먼 행동 인식 성능을 보여 주었다.
