본 논문은 원통좌표계를 기반으로 하는 깊이영상을 이용하여 상반신 포즈를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 포즈를 인식하기 위해서, 포즈후보 영상을 이용하여 카메라로부터 신체 중점까지의 거리와 신체 특징에 따라 원통좌표계를 설정한다. 그리고 밝기값으로 표현되는 깊이 정보를 이용하여 특징벡터를 추출한다. 추출된 원통좌표계의 특징벡터는 원형의 특징공간에 표현되고 포즈 패턴으로 분류된다. 그리고 포즈 패턴들은 특징벡터들의 평균값을 이용하여 학습되고 미리 정의된 포즈 패턴들과 유클리디언 거리로 비교하여 포즈로 인식된다. 상반신 포즈의 특징을 구분하기 위해서 본 논문에서는 포즈와 포즈패턴을 구성하는 방법을 제안한다. 포즈와 포즈 패턴은 원통좌표계의 중점에서의 각도와 거리를 이용해서 구성된다. 본 논문은 포즈 후보 영상에 동적인 원통 모델을 적용하여 간단한 연산을 통해 효과적인 포즈 정보 추출에 목적을 두고 있다.
In this paper, we propose how to recognize upper-body poses using depth image based cylindric coordinate system. In order to recognize the pose, we configure the cylindric coordinate system belong to body features and the distance which is configured from camera to center of body using the pose candidate images. And we extract vectors of the features using depth informations which are presented brightness values. The extracted vectors are mapped to radial feature space and classified pose pattern. And the pose patterns are learned using average of the feature points and recognized the poses by comparing pre-defined pose patterns using euclidean distance. In this paper, in order to classify the features of the upper poses, we proposed method which can be composed of the poses and the upper pose patterns. The poses and the pose patterns are composed by using distance and angle from the center of the cylindrical coordinate system. In this paper, we purpose to extract effective pose information using simple operation applying dynamic cylindrical model to pose candidate images.
