멀티 센서를 이용한 인체 행동 패턴 인식 시스템
저자
발행사항
서울 : 건국대학교 대학원, 2011
학위논문사항
학위논문(석사)-- 건국대학교 대학원 : 컴퓨터·정보통신공학과 2011.2
발행연도
2011
작성언어
한국어
주제어
DDC
621.399 판사항(22)
발행국(도시)
서울
기타서명
Body behavior recognition and analysis system using multi-sensor
형태사항
ⅶ, 42 p. : 삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 박능수
참고문헌: p. 40-41
소장기관
센서가 발명된 이후로 센서를 이용하여 인간의 행동을 인식하려는 연구가 끊이지 않고 있다. 이런 연구는 MEMS 기술의 영향으로 센서의 크기가 작아지고, 센서의 정확도가 증가하자 더욱 활발히 진행되었다. 이런 연구는 인간의 행동을 인식하여 신체 활동 특성 정보를 얻거나 인체의 비 정상적인 움직임을 인식하는데 쓰일 수 있다. 따라서, 본 연구는 두 개의 센서를 이용하여 인간의 행동 몇 가지에 대해 인지하는 미들 시스템 개발을 목표로 한다.
본 연구에서 제안하는 인체 행동 패턴 인식 시스템은 인체 주요 부위 2군데에 센서 노드를 착용하고, 이 센서 노드로부터 얻은 데이터를 기반으로 인간의 행동을 패턴화 하여 인지한다. 행동 인식의 정확성을 높이기 위해 두 개의 이종 센서를 센서 노드에 탑재하였다. 센서에서 출력된 값을 이용하여 행동 인식을 위한 패턴 생성을 오프라인으로 진행하고, 만들어진 패턴으로 행동을 인식하는 온라인 작업이 시스템에서 진행된다. 또한, 본 연구는 시스템의 행동 인식에 대한 오판을 막기 위해 3-window 버퍼를 이용하고 있다. 3-window는 각각 1초 동안의 행동 인식 결과를 저장하고, 이를 종합적으로 판단하여 현재 행동을 출력한다. 제작된 시스템은 몇 가지 행동에 대해서 100%의 인식률을 보이며, 최저 95%의 인식률을 보인다.
Researches for recognizing human behavior had doing continuously since sensor was invented. These researches have been study more actively because of sensor was smaller and more accurate by MEMS technology's influence. Also these studies is used that getting information of human behavior and detecting abnormal body activities.
Therefore, this paper suggests recognizing system with two sensor-nodes to recognize several human behaviors. In this paper, we suggest human behavior recognition system that recognize human behavior pattern using two sensor-nodes. Each sensor node has two heterogeneous sensors for increasing accuracy of body behavior recognition. Pattern was generated in offline using sensing data. And then behavior recognition based on pattern as above was doing in online.
In addition, we apply 3-window buffer for avoid miscalculation of behavior recognition. 3-window has contained behavior recognition result for every second, and then these results used to decide current behavior. Proposed system shows 100% of recognition rate in several body activities, and also shows the lowest 95% in any other cases.
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