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초록

영어

With the recent development of deep learning technology, remarkable achievements have been made in many research areas of computer vision. Deep learning has also made dramatic improvement in two-dimensional or three-dimensional human pose estimation based on a single image, and many researchers have been expanding the scope of this problem. The human pose estimation is one of the most important research fields because there are various applications, especially it is a key factor in understanding the behavior, state, and intention of people in image or video analysis. Based on this background, this paper surveys research trends in estimating human poses based on a single image. Because there are various research results for robust and accurate human pose estimation, this paper introduces them in two separated subsections: 2D human pose estimation and 3D human pose estimation. Moreover, this paper summarizes famous data sets used in this field and introduces various studies which utilize human poses to solve their own problem.

한국어

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 많은 컴퓨터 비전 연구 분야에서 주목할 만한 성과들이 지속적으로 나오고 있다. 단일 이미지를 기반으로 사람의 2차원 및 3차원 포즈를 추정하는 연구에서도 비약적인 성능향상을 보여주고 있으 며, 많은 연구자들이 문제의 범위를 확장하며 활발한 연구 활동을 진행하고 있다. 사람의 포즈 추정은 다양한 응용 분야가 존재하고, 특히 이미지나 비디오 분석에서 사람의 포즈는 행동 및 상태, 의도 파악을 위한 핵심 요소가 되기 때문에 상당히 중요한 연구 분야이다. 이러한 배경에 따라 본 논문은 단일 이미지를 기반으로 한 사람의 포즈 추정 기술에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. 강인하고 정확한 문제 해결을 위해 다양한 연구 활동 결과가 존재한다는 점에서 본 논문에서는 사람의 포즈 추정 연구를 2차원 및 3차원 포즈 추정에 대해서 나누어 살펴보고자 한다. 끝으 로 연구에 필요한 데이터 세트 및 사람의 포즈 추정 기술을 적용하는 다양한 연구 사례를 살펴볼 것이다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 국외의 연구 동향
2.1. 2차원 포즈 추정 기술
2.2. 3차원 포즈 추정 기술
3. 국내의 연구 동향
3.1. 2차원 포즈 추정 기술
3.2. 3차원 포즈 추정 기술
4. 사람의 포즈 추정관련 문제에 대한 고찰
4.1. 포즈 인식 연구를 위한 데이터 세트
4.2. 포즈 추정 기술을 확장한 연구사례
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

저자

• 조정찬 [ Jungchan Cho | 가천대학교 소프트웨어학과 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004