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[Domestic Conference] 깊은 신경망을 통한 사용자 머리 자세 추정
제9회 한국로봇종합학술대회 , June 2014
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  KRoC-BTAhn_수정.pdf KRoC-BTAhn_수정.pdf (1.5M) [137]
Abstract
사람의 머리 자세 추정에 문제는 HRI 분야에서 중요한 문제이다. 기존의 대표적인 머리 자세 추정방법은 3차원 얼굴 모델을 정합하여 추정하는 방법과, 적외선 깊이 센서를 이용한 방법 등이 있다. 하지만 3차원 얼굴모델을 활용하는 방법은 큰 자세의 변화, 조명변화, 표정변화, 가려짐, 입력 영상의 해상도등에 많은 영향을 받는 제한적인 단점이 있고, 적외선 깊이 센서를 쓰는 방법은 특정 센서가 필요하며, 실외환경에서는 활용이 불가능하다. 본 논문에서는 깊은 신경망을 활용하여 영상정보만으로 머리 자세를 추정하는 방법론을 제안하며, Biwi Kinect Head Pose Database로 실험한 결과 영상정보만을 활용하여 평균오차 4.8°정도의 최신기술에 필적하는 정확도를 보여주었다.
Notes
이 논문은 2014년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2010-0028680).  ★우수논문상★

 
   
 

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