영상신호를 입력으로 하는 3D ResNet기반 유아 행동 인식 기법

Abstract

본 연구에서는 다수의 유아가 등장하는 영상 내의 행동을 인식하기 위하여 딥러닝 기반의 유아 행동 인식 기술을 개발하였다. 유아들의 경우 동일한 행동이라도 표현과 방법이 다양하여 다양한 종류의 입력에 강건하게 분석될 수 있는 딥러닝 모델에 대한 개발이 필요하다. 본 연구에서는 입력 신호를 딥러닝의 입력에 맞도록 처리하고 3D ResNet을 사용하여 행동 인식 알고리즘을 제안하였다. 50명의 유아를 대상으로 13개 행동을 수행하는 영상 자료를 수집하였으며, 실험결과 13개의 행동 인식에 평균 72.21% 정확도를 보였다. 행동 중 서 있기 90.74%, 밀고 당기기 88.89%, 앉기 90.74%의 행동 인식률을 보였다. 향후 본 연구 결과물을 통해 일상생활에서 유아들의 행동 패턴을 자동으로 분석하고 서비스하는 연구에 활용될 수 있다.