유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 멀티 센서기반 인간행동감지기술 연구 - 조용원 (The Graduate School, Ajou University, 2008)
유비쿼터스 환경에서 사람의 행동을 인식하는 연구는 중요한 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 이미지 센서와 가속도 센서가 결합된 멀티 센서기반으로 사람의 행동을 정확하게 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이미지 센서에서 전달된 영상에서 픽셀의 움직임 변화를 분석하기 위해 Burt-Adelson의 가우시안 피라미드가 적용된 Lukas-Kanade 옵티컬 플로우방법을 사용하였다. 또한 앞으로 걷기와 뒤로 걷기를 분류하기 위해 그리드 기반의 영역 분리 방법을 이용하였다. 각 행동필터타입과 초기 설정된 특징점 개수에 따라 행동 인식을 분석하였다. 가속도 센서의 데이터를 FFT를 이용하여 주파수 대역폭으로 변환 후 적절한 윈도우를 설정한 후 SVM을 이용하여 행동을 분류하였다. 9가지 행동레벨을 정한 후 이미지 센서와 가속도 센서를 활용한 AMS(Activity of Multi-Sensor)새로운 행동 인식기능 방법을 이용하였을 때 기존의 단일 알고리즘 때 보다 더 좋은 성능을 보여준다. 실험을 통해 행동을 인식한 결과는 평균 93%였다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2008. 8
Keywords: 유비쿼터스; 멀티센서; 행동인식; 가속도; 이미지센서; 영상처리