Monocular 3D Human Pose and Joint Angle Estimation via Optimization Research
연구 내용
실환경 영상에서 깊이 모호성과 좌우 전환 문제를 완화하며 3D 인체 포즈와 관절각 궤적을 안정적으로 산출하는 추정 최적화 연구
모노큘러 영상에서 2D 인체 랜드마크를 3D 휴머노이드 시뮬레이터의 관절 파라미터로 매핑하여 관절각 궤적을 산출합니다. 깊이 모호성은 지지발 기준 무게중심 편차에 대한 손실과 관절 회전 범위에 대한 페널티로 제약하여 해를 정규화합니다. 또한 좌우 반전과 오검출로 인한 이상치를 제거하기 위한 공정적 보정 기법을 적용하고, 그 결과를 기반으로 일상 동작과 자유동작 환경에서 활동 인식에 활용 가능한 시간적 관절 표현을 도출하는 데 차별성이 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
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관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 MediaPipe Pose 기반의 경량 2D 자세 추정을 입력으로 사용하고, 휴머노이드 모델 제약을 포함한 최적화로 3D 관절각을 복원하는 접근을 정립했습니다. 이후에는 실환경 영상에서 발생하는 좌우 전환과 오검출을 데이터 전처리와 보정 절차로 완화하여 관절 궤적의 신뢰도를 확보했습니다. 최근에는 3D HPE 알고리즘 비교를 통해 강점과 한계를 정리하고, 보정된 관절좌표를 최적화 기반 시뮬레이터 입력으로 사용하여 체조 동작 등 구체 동작에서 해석 가능한 궤적을 생성하는 연구로 확장했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Human Pose Estimation Using MediaPipe Pose and Optimization Method Based on a Humanoid Model
Human Joint Angle Estimation Using Deep Learning-Based Three-Dimensional Human Pose Estimation for Application in a Real Environment
Human Motion Retargeting to a Full-scale Humanoid Robot Using a Monocular Camera and Human Pose Estimation
Comparative and Improvement Study of 3D Human Pose Estimation Algorithms using Monocular Cameras