상부에 설치된 RGB 카메라에서 획득한 컬러 영상에서 사용자를 검출하는 한편 고속으로 지속적 추적이 가능하도록 하는 기술임
- 현재 사람 검출 기술 대부분이 정면을 기준으로 하고 있으며 검출 성능 확보를 위해 깊이 영상 등에서 주로 연구되어 왔음.
- 딥러닝 기반 검출기를 추적 알고리즘에 사용할 경우 사용 기기에 따라 성능이 저하 될 수 있기 때문에 이에 맞는 추적 알고리즘을 개발 및 적용하여 고속 추적이 가능하도록 하였음.
- 연구 개발 결과물로서 산출된 “상부 획득 RGB 영상에서의 다수 사용자 검출 및 고속 추적 기술”을 인터렉티브 콘텐츠 제작 업체나 피트니스 솔루션 제작 업체 등에 이전하여, 다양한 콘텐츠 혹은 솔루션 제작에 활용 될 수 있는 기반 기술 보급에 목적을 둠.
- 저성능 시스템에 검출 기반 추적 알고리즘 적용 시 속도가 저하되는 문제를 개선하기 위해 딥러닝 기반 추적 기술을 개발 적용하여 추적 성능을 높임
- 인스턴스 SVM을 이용해 추적 과정에서 생길 수 있는 겹침 및 가림 현상에 대응 가능
o 기술명 : 상부 획득 RGB 영상에서의 다수 사용자 동시 검출 및 고속 추적 기술
- 상부 획득 RGB 영상에서의 다수 사용자 동시 검출 기술
- 가림 및 겹침 현상 문제에 강인한 고속 추적 기술
- 상부에서 획득한 사용자 이미지 DB
o 세부기술명: 상부 획득 RGB 영상에서의 다수 사용자 동시 검출 기술
- 딥러닝 기반 상부 획득 영상에서의 다수 사용자 검출 기술
- 시야각에 따른 사용자 모습 구분 기술
o 세부기술명: 가림 및 겹침 현상 문제에 강인한 고속 추적 기술
- 인스턴트 SVM 기반 사용자 가림 및 겹침에 강인한 추적 기술
o 세부기술명: 상부에서 획득한 사용자 이미지 DB
- DB에 사용된 이미지 및 annotation 정보(2천여 개)
- 아동을 대상으로 하는 인터렉티브 어플리케이션, 피트니스 솔루션 제작 등의 기반기술로 활용 될 수 있음.
- 상부에 카메라가 장착되는 경우가 많은 감시 시스템 등에서 사람 검출 및 추적을 자동화 하는 기초 기술로 쓰일 수 있음.
- 드론, 셀프 카메라, 퍼스널 모빌리티 개인 라이프 로그 기기 등을 활용한 이동형 장비 기반 인터랙션 분야로의 확대가 가능함.