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Oral Session Ⅲ 인공지능 및 기계학습

IMU 센서와 RGB 영상을 이용한 인간행동인식 딥러닝 모델 연구
Deep Learning Model for Human Activity Recognition Using IMU Sensor and RGB Video

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
  • 페이지
    pp.272-275
  • 저자
    김예은, 최재용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468780

원문정보

초록

한국어
인간 행동 인식(Human Activity Recognition) 연구는 주로 한 가지 센서만을 이용하여 진행되고 있다. 본 연구에서는 실험을 통해 10종류의 동작에 대한 3축 자이로 데이터 및 가속도 데이터와 비디오 데이터를 확보하였다. 비디오 데이터에서 신체의 33개 랜드마크의 3축 위치좌표 데이터를 추출하여 동 작 데이터를 시계열 데이터로 통일하고, 1차원 합성곱 신경망을 이용하여 지도 학습을 진행하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법
3.1. 데이터 수집 실험
3.2. 데이터셋 구조
3.3. 모델 구조
3.4. 실험 과정
4. 실험 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

인간 행동 인식 IMU 영상 멀티모달

저자

  • 김예은 [ 인공지능전공 가천대학교 일반대학원 ]
  • 최재용 [ AI소프트웨어학부 가천대학교 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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