본 연구는 단안 카메라로 촬영한 영상에서 사람의 관절 위치와 각도를 추정하는 과정에서 발생하는 오류를 보정함으로써, 시각 기반 인간 관절 각도 추정의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Vicon 모션 캡처 시스템을 통해 수집된 관절 각도 데이터를 정답(ground truth)으로 가정하고, 카메라 기반 관절 각도 추정치를 Vicon 값에 일치하도록 조정하기 위해 LSTM(장단기 메모리) 모델을 학습한다. 테스트 결과는 저비용 카메라 기반 관절 각도 추정 방법의 성능을 고비용 모션 캡처 시스템과 비교 가능한 수준으로 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다.

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