Human motion analysis is receiving increasing attention from computer vision. This interest is motivated by applications over a wide spectrum of topics. The ability to recognize humans and their activities by vision plays an important role in the pursuit to design a machine capable of interacting intelligently and effortlessly with a human-inhabited environment. Besides this long-term goal, there are many applications possible in the more near term, e.g. in motion analysis in sports, virtual reality, surveillance systems, choreography of dance and ballet and gesture-driven user interfaces. Many systems of today recognize human motion using model-based approach. Consequently there are some disadvantages that those system recognize the fixed specific motion and the preparation process for making a template of human motion is needed. If we does not use a human motion model, therefore, we will be able to analyze more general case of human motion and improve the system efficiency. In this research we propose the algorithm that extracts the region of human not using previous model-based approach and classifies human body into 6 parts, that is ,the head, torso and the four limbs from that region. And the system tracks the human body parts to determine their motions in the consecutive image sequences.
컴퓨터 비젼에서 인간 자세의 분석은 나날이 관심이 증대되고 있다. 비젼에 의해 인간과 그 행동을 인식하는 능력은 자동적으로 기계와 인간 중심의 환경을 연결하는데 있어서 주요한 역할을 하기 때문이다. 장기간의 목적 외에도 단기적으로도 스포츠에서의 운동 분석, 가상 현실, 자동 경보 시스템 그리고 맨-머신 인터페이스 등 많은 응용 분야를 가지고 있다. 현재까지의 많은 시스템은 템플릿을 사용해서 인간의 자세를 인식하고 있다. 따라서, 템플릿을 사용하기 때문에 정해진 특정한 움직임만 인식할 수 있다는 단점이 있고, 템플릿을 만들기 위한 사전 작업도 필요한다. 만약 템플릿을 사용하지 않는다면 좀 더 다양한 움직임을 분석할 수 있고, 작업 효율도 높일 수 있을 것이다. 이러한 배경 하에서 본 연구는 템플릿을 사용하지 않고, 연속적인 영상 사이에서 인간에 대한 영역을 추출하고 시공간 기법을 이용하여 이 영역을 바탕으로 인간의 각 부분을 6개의 영역, 즉 머리, 몸통, 팔 그리고 다리로 구분하는 알고리듬을 제안한다. 또한 위에서 구한 정보를 바탕으로 2축 매니퓰레이터구조를 사용하여 연속적인 영상 사이에서 인간의 각 신체 부분을 추종한다.
