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이미지 센서와 3축 가속도 센서를 이용한 인간 행동 인식 / 남윤영 ; 최유주 ; 조위덕 1

요약 1

ABSTRACT 1

1. 서론 1

2. 관련연구 2

3. 행동인식 시스템 구성 3

4. 행동인식 알고리즘 3

4.1. 이미지 센서를 이용한 행동 인식 3

4.2. 가속도 센서를 이용한 행동 인식 5

4.3. 멀티 센서를... 7

5. 실험 8

5.1. 이미지 센서를 이용한 실험 결과 8

5.2. 가속도 센서를 이용한 실험 결과 9

5.3. 멀티 센서를 이용한 실험 결과 10

6. 결론 11

참고문헌 11

◐ 저자소개 ◑ 13

초록보기

본 논문에서는 사람의 행동 모니터링을 위한 멀티 센서 기반의 웨어러블 지능형 디바이스를 제안한다. 다중 행동을 인식하기 위해, 이미지 센서와 가속도 센서를 이용하여 행동 인식 알고리즘을 개발하였다. 멀티 센서로부터 얻은 데이터를 분석하기 위해 그리드 기반 옵티컬 플로우 방법을 제안하고 SVM 분류기법을 이용하였다. 이미지 센서로부터 얻은 모션 벡터의 방향과 크기를 이용하였고, 3축 가속도 센서로부터 얻은 데이터에서 FFT의 축과 크기와의 상관관계를 계산하였다. 실험 결과에서 이미지 센서 기반과 3축 가속도 센서기반의 행동 인식률은 각각 55,57%, 89.97%를 보였으나 제안한 멀티센서기반의 행동인식률은 92.78% 를 보였다.

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Multi-sensor Activity Context Detection for Wearable Computing 네이버 미소장
2 A. Krause, D. Siewiore, A. Smailagic, J. Farringdon, “Unsupervised, Dynamic Identification of Physiological and Activity Context in Wearable Computing”, Proceedings Seventh IEEE International Symposium, pp. 88-97, October 18-21. 2005. 미소장
3 N. Ravi, N. Dandekar, P. Mysore, M. Littman, “Activity Recognition from Accelerometer Data”, the Seventeenth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference, pp. 11-1, July 2005. 미소장
4 L. Bao, S. Intille, “Activity Recognition from User-Annotated Acceleration Data”, PERVASIVE 2004, LNCS 3001, pp. 1-17, Berlin, 2005. 미소장
5 R.W. DeVaul, S. Dunn, “Real-time motion classification for wearable computing applications”, Technical report, MIT Midea Lab., 2001. 미소장
6 T. Hyuhn, B. Schiele, “Analyzing Features for Activity Recognition”, Proceedings of the 2005 joint conference on Smart objects and ambient intelligence, Grenoble, France, pp. 159-163, October 2005. 미소장
7 J. Caros, et al., “Very Low Complexity Algorithm for Ambulatory Activity Classification,” 3rd European Medical and Biological Conference EMBEC, 2005. 미소장
8 Z. Husz, A. Wallace, P. Green, “Human activity recognition with action primitives”, AVSS2007, London, pp. 330-335, September 2007. 미소장
9 T. Nakata, “Recognizing Human Activities in Video by Multi-resolutional Optical Flows”, Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference, Beijing, China, pp. 1793-1798, 2006. 미소장
10 Y. Cho, Y. Nam, T. Kim, J. Kim, and W. Cho, “SmartPendant: An Intelligent Device for human activity recognition and Location tracking”, KCC, pp. 340-344, October 2007. 미소장
11 C. Zhu, W. Sheng, “Multi-sensor fusion for human daily activity recognition in robot-assisted living”, HRI 2009: pp. 303-304 미소장
12 The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code 네이버 미소장
13 B. Lucas and T. Kanade, “An iterative image registration technique with an application to stereo vision,” in DARPA Image Understanding Workshop. DARPA, pp. 121-130, 1981. 미소장
14 J. Barron, D. Fleet, and S. Beauchemin. “Performance of optical flow techniques,” International Journal of Computer Vision, vol. 12, no. 1, pp. 43-77, 1995. 미소장
15 N. Ravi, N. Dandekar, P. Mysore, and M. L. Littman, “Activity recognition from accelerometer data,” In AAAI, pages 1541– 1546, 2005. 미소장
16 M. Losch, S. Schmidt-Rohr, S. Knoop, S. Vacek, and R. Dillmann, “Feature set selection and optimal classifier for human activity recognition,” in ROMAN, Korea, Aug 2007. 미소장
17 Open Source Computer Vision Library, http://www.intel. com/research/mrl/research/opencv. 미소장

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