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Robust Action Recognition Using Multiple View Image Sequences
아마드(Mohiuddin Ahmad),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B
Human action recognition is an active research area in computer vision. In this paper, we present a robust method for human action recognition by using combined information of human body shape and motion information with multiple views image sequence. The principal component analysis is used to extract the shape feature of human body and multiple block motion of the human body is used to extract the motion features of human. This combined information with multiple view sequences enhances the recognition of human action. We represent each action using a set of hidden Markov model and we model each action by multiple views. This characterizes the human action recognition from arbitrary view information. Several daily actions of elderly persons are modeled and tested by using this approach and they are correctly classified, which indicate the robustness of our method.
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시-공간 특징을 이용한 효율적인 3차원 인체 자세 재구성 방법
양희덕(Hee-Deok Yang),아마드(Mohiuddin Ahmad),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 다양한 자세를 미리 생성된 2차원 깊이 영상들의 관계 수식을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상은 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현하는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에 대응되는 3차원 인체 모델에 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어서 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상을 이용하여 계층적으로 나누어진 모델로부터 3차원 인체 자세를 생성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성하였다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여 준다.
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