Video-Based Chewing Action Counting and Body Curvature Posture Correction
연구 내용
음식 영상에서 저작 주기를 그래프와 잡음 저감으로 계수하고 신체 곡률을 기반으로 자세 불균형을 감지·교정하는 연구
저작 행동은 영상의 랜드마크 변화가 주기적으로 나타나며, 잡음이 클 경우 주기 그래프의 국소최대 검출이 불안정해집니다. 연구실은 코와 턱의 위치 변화를 주기 신호로 구성하는 저작 사이클 그래프를 만들고, Savitzky-Golay 필터로 신호를 평활화한 뒤 저작 주기 시간 제약을 적용하여 국소최대 탐지를 정밀화합니다. 동시에 신체 외형 곡률을 정밀 분석해 자세 불균형을 자동 감지하고 교정 시스템으로 연결하는 접근을 수행합니다. 이를 통해 비대면 기반 건강 모니터링과 재활 보조에 활용 가능한 비전 기반 정량화 기술을 확보하고 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
1편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 식사 영상에서 저작 횟수를 자동으로 산출하기 위해 저작 사이클 그래프를 구성하고 국소최대 기반 계수 방식을 검토했습니다. 이후 잡음으로 인해 발생하는 오탐을 줄이기 위해 Savitzky-Golay 필터와 저작 주기 시간 제약을 결합하여 피크 탐지의 안정성을 강화했습니다. 이어 저작 행동 정량화의 비전 처리 경험을 확장하여 신체 곡률 기반 자세 불균형 감지 및 교정 시스템 개발로 연구 범위를 넓혔습니다. 최근에는 자동화된 피드백 형태의 적용을 목표로 시스템 수준의 연계를 수행하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Automatic Counting of Chewing Actions in Eating Videos
관련 프로젝트
구분
제목
AI 기반 신체 외형 곡률 ±1cm 정밀 분석을 통한 자세 불균형 자동 감지 및 교정 시스템 개발