올바른 3차원 사람 자세 예측을 위한 2차원 비디오에서의 접촉점 추정Contact estimation for proper 3D human pose prediction from 2D video
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이성희 | - |
| dc.contributor.advisor | Lee, Sung-Hee | - |
| dc.contributor.author | 김지효 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-05-12T19:36:48Z | - |
| dc.date.available | 2021-05-12T19:36:48Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=910806&flag=dissertation | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/284013 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 문화기술대학원, 2020.2,[iii, 25 p. :] | - |
| dc.description.abstract | 2차원 이미지 및 비디오에서 사람의 3차원 자세를 추정하려는 시도가 이루어지고 있지만, 이것은 다른 3차원 좌표가 같은 2차원 좌표로 매핑될 수 있는 근본적인 애매모호성 때문에 한계를 가진다. 본 연구에서는 비디오에서부터 양 손과 양 발에 대한 접촉 여부를 추정하는 컨볼루션 신경망 학습기를 고안하였다. 이를 학습하고 평가하기 위하여 200개의 정제되지 않은 비디오 클립에 대하여 접촉점 라벨링을 한 데이터 세트를 만들어서 사용하으며, 고안한 신경망을 통하여 높은 정확도로 접촉점을 추정할 수 있었다. 이 연구는 사람의 동작에서 물리적인 제약인 접촉점을 비디오에서 직접 예측하여 3차원 자세 및 경로를 더 잘 예측할 수 있으며, 사람-물체 상호작용을 모델링하는 데에 있어 중요한 부분인 접촉점을 추정한다는 것에서 의미를 가진다. | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.subject | 컨볼루션 신경망▼a정제되지 않은 비디오▼a접촉점 라벨링▼a접촉점 추정▼a3차원 자세 예측 | - |
| dc.subject | convolutional neural network▼awild video▼acontact labelling▼acontact estimation▼a3D pose prediction | - |
| dc.title | 올바른 3차원 사람 자세 예측을 위한 2차원 비디오에서의 접촉점 추정 | - |
| dc.title.alternative | Contact estimation for proper 3D human pose prediction from 2D video | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 :문화기술대학원, | - |
| dc.contributor.alternativeauthor | Kim, Zeehyo | - |
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- GCT-Theses_Master(석사논문)
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