RGBD 센서를 이용한 실시간 사용자 동작 생성 및 보정

Abstract

본 연구는 사용자의 자세를 모니터링하고 수정하기 위해 3D 피트니스 프로그램에 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 제안한다. 첫 번째로 사용자와 전문가의 레퍼런스 동작간의 차이를 알기위해 두 가지 다른 신체 구조 사이의 리타게팅 기법을 연구했다. 두번째로 복잡한 운동 동작을 표현하는데 생기는 저가형 깊이 센서의 문제인 자기가림(Self-occlusion) 문제를 예제 데이터베이스와 시간 일관성을 활용하여 해결하였다. 마지막으로 사용자가 취하는 자세가 코치의 자세와 얼마나 다른지 알 수 있도록 피드백 해주는 UI를 제작하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 신체적 차이를 고려하여 사용자의 자세를 평가 한 다음 사용자의 자세에 대한 피드백을 받을 수 있도록 한다.We propose several techniques which can be employed in a 3D fitness program for monitoring and correcting user’s posture. To implement a 3D fitness program, improved reference motion generating techniques and visualizing techniques are necessary. First, in order to understand the difference between the user and the reference movement of a professional, a retargeting method between two different body shapes are studied. Second, the problem of self-occlusion, which occurs when using a low-cost depth sensor to represent complex motions, is solved by using a sample database and time consistency. The system proposed in this paper evaluates the user 's posture considering the physical characteristics of the user, and then provides feedback to the user.