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관절 각도 기반 Pose Estimation 설명AI, DataScience 2023. 1. 31. 19:01
구글은 자세 추정에서 자세를 분류하기 위해 관절 각도를 사용할 것을 제안했다. 이 작업은 다음에 의해 수행됩니다: 사용자 신체의 이미지 또는 비디오에서 주요 지점 탐지 조인트를 나타내는 키 포인트 쌍 간의 각도 추출 추출된 관절 각도를 사전 정의된 자세 구성의 데이터베이스와 비교 이미지 또는 비디오에 있는 사람과 가장 일치하는 관절 각도로 자세를 지정합니다. 이 접근방식은 관절 각도 측정이 신뢰할 수 있고 자세 구성 데이터베이스가 포괄적이고 최신인 한 자세 분류에 효율적이고 정확할 수 있다. 자세 추정에서 자세를 분류하기 위해 관절 각도를 사용하는 것의 장점: 단순: 관절 각도는 핵심 포인트에서 추출할 수 있는 단순하고 간단한 기능이므로 구현 및 이해가 쉽습니다. 견고함: 관절 각도는 조명, 의복 및 체..
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[CV] 2D 변환(2D Transformation)의 종류CV, AR, VR 2022. 1. 8. 10:00
2D 변환(2D Transformation)이란? 두 이미지 각각의 점(x, x')끼리 대응(matching)하는 것이다. 2D 변환의 종류 Euclidean Transformation (유클리드 변환) 회전·수평 이동 위치, 방향 바뀜 형태, 크기 유지 Similarity Transformation (닮음 변환) 위치, 방향, 크기 바뀜 형태, 평행성, 비율 유지 Affine Transformation (어파인 변환) 위치, 방향, 크기, 비율 바뀜 평행 유지 Projective Transformation Homography 행태, 평행성 유지하지 않음 cross ratio of length on a line 자유도(파라미터) 8 4개의 매칭 쌍(원본 자료의 4꼭지점, 바뀌는 사각형의 4꼭지점) 알아야..