동작인식을 이용한 재활훈련 시스템 2012. 6. 11. 콘텐츠서비스연구팀 최완
발표순서 I. 시스템 목표 II. 시스템 개요 III. 시스템 구성 IV. 시스템 알고리즘 V. 시스템 영상
1. 시스템 목표 혼합현실기반 장애인용 일상생활 보조 서비스 기술연구 다소 소외된 장애인을 주 대상으로, 유아 및 노인 들의 문화복지를 실현할 수 있는 기술 개발
2. 시스템 개요 시스템에 필요한 기술 및 시스템 개념도 혼합현실기반 장애인용 일상생활 보조 서비스 기술 연구 컴퓨터 비전 기반 동작 인식 및 트래킹 기술 3D 그래픽스 및 증강현실 표현 기술 증강현실에서의 감각 표현 및 촉감 렌더링 기술
3. 시스템 구성 1. 시스템 개요 ① Server / Client PC - O S : Window XP - CPU : Intel® Core™ 2 1.86GHz - VGA : Nvidia GeForce 7900 GS - RAM : 2.0 GB ② HMD - 대양 E&C I-Visor ③ Front / Side / Mirror Camera - Model : gitech Quick Cam ® - 적외선 필터링 장착 : Model Hoya R72, 49 mm ④ LED Band - OPE-5685, 600A - Model(적외선 LED) - Head 1개(4 LED) - Wrist 2개(각 6LED) - Ankle 2개(각 8LED) 1. 시스템 개요
3. 시스템 구성 지체장애인을 위한 재활훈련 시스템 동작 인식 처리 재활훈련 시스템
4. 시스템 알고리즘 K-Means Clustering 특징점 추출 기술 (K-Means Algorithm) 적외선 LED 밴드의 특징점 구별을 위한 Clustering 기법 기존 Clustering 방법 보다 처리 속도 / 정확도 향상 ㉮ 각 cluster의 initial reference point 결정 ㉯ 입력된 data point와 각 cluster 중심값의 거리 계산 ㉰ 입력된 data point를 가장 근접한 cluster 군에 포함 ㉱ cluster 중심값을 아래 수식에 의하여 새롭게 계산된 값으로 대체 ㉲ cluster centroid 값의 변화가 없을 때까지 ㉯단계부터 반복 7
4. 시스템 알고리즘 센서 위치 인식 기반 동작 인식 알고리즘 각도/ 방향 기반 모션 인식 다중 카메라(2대) 기반 실시간 동작 데이터 획득 : 각 카메라에 의해서 관찰되는 Clustering Point들과 무게중심 계산 2차적으로 무게중심을 중심으로 각각의 이웃되는 Point간의 각도를 두 벡터의 내적 공식을 이용하여 계산 Front Camera Side Camera 동작 일치 판단 알고리즘 8
5. 시스템 영상 9
Q & A