깊이 추정을 통한 사람 3차원 형상 추정 성능 향상 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 문상인 | - |
dc.contributor.author | 김도훈 | - |
dc.contributor.author | 장현지 | - |
dc.contributor.author | 홍제형 | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-07T07:43:55Z | - |
dc.date.available | 2023-08-07T07:43:55Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2022-11 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188893 | - |
dc.description.abstract | 최근 RGB 단일 영상으로부터 3차원 형상을 추정하는 기법에서 많은 발전이 이루어졌지만, 실루엣과 키포인트와 같은 제한적인 추출물만 입력으로 활용하고 있다. 본 연구에서는 최근 많은 향상을 보인 영상 기반 깊이 정보를 같이 활용하였을 때 사람 형상 추정에 성능 향상이 있는지 분석해보고자 한다. 세부적으로 Pre-trained 된 깊이 추정 모델 HDNet[1]을 활용하여 자세 추정 모델 STRAPS[2]를 학습시킨다. 실험 결과 3DPW와 SSP-3D 데이터셋에서 MPJPE-PA 수치가 기존 대비 향상됨을 보이며 이를 통해 사람 형상 추정에 있어 깊이 정보의 유용성을 확인할 수 있다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
dc.title | 깊이 추정을 통한 사람 3차원 형상 추정 성능 향상 연구 | - |
dc.title.alternative | Human shape and pose estimation from an RGB-D image | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 홍제형 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 대한전자공학회 추계학술대회 , pp.292 - 296 | - |
dc.relation.isPartOf | 대한전자공학회 추계학술대회 | - |
dc.citation.title | 대한전자공학회 추계학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 292 | - |
dc.citation.endPage | 296 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11195485 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
222, Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 04763, Korea+82-2-2220-1365
COPYRIGHT © 2021 HANYANG UNIVERSITY.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.