동작인식을 이용한 재활훈련 시스템 2012. 6. 11. 콘텐츠서비스연구팀 최완.

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1 동작인식을 이용한 재활훈련 시스템 콘텐츠서비스연구팀 최완

2 발표순서 I. 시스템 목표 II. 시스템 개요 III. 시스템 구성 IV. 시스템 알고리즘 V. 시스템 영상

3 1. 시스템 목표 혼합현실기반 장애인용 일상생활 보조 서비스 기술연구
다소 소외된 장애인을 주 대상으로, 유아 및 노인 들의 문화복지를 실현할 수 있는 기술 개발

4 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

5 3. 시스템 구성 1. 시스템 개요 ① Server / Client PC - O S : Window XP
  - CPU : Intel® Core™ GHz   - 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

6 3. 시스템 구성 지체장애인을 위한 재활훈련 시스템 동작 인식 처리 재활훈련 시스템

7 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

8 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

9 5. 시스템 영상 9

10 Q & A