키넥트를 통해 얻은 의상의 색과 길이 정보를 이용한 사람 인식
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2017
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 컴퓨터과학과 2017. 2
발행연도
2017
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Identifying people using clothes color and length information retrieved by Kinect
형태사항
iv, 28장 : 삽화(주로천연색) ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 한탁돈
소장기관
In order for machines to identify people, there are Biometrics technologies and Soft Biometrics technologies. Biometrics is used to accurately identify people. In order to do that it uses features that are unique to each person such as the face, fingerprints or iris. However, in order to use these there are several drawbacks such as the subject has to be aware and actively participate in using the sensors or needing accurate high quality data from the sensors. Soft Biometrics are also being developed in order to assist Biometrics. This uses features that are describable in words by people such as height, hair color or clothes. So it can’t be used to accurately identify people, but it’s able to bridge the semantic gap between human descriptions and machine data and thus allow more natural interactions on using the system. Also Soft Biometrics can be used without the subject’s participation, on subjects that’s far away from the sensors or even with low quality. Therefore it’s an technology appropriate for use with cameras.
In this paper, a Soft Biometrics system based on the user’s clothes is suggested. To use this system, a person stands in front of the Kinect to register their clothes, then by the use of clothes a registered person is identified later. In order to do this the system uses a Kinect to obtain the skeletal structure. Then it calculates the colors from the joints and also the lengths of the sleeves and pants. By using the Kinect’s skeleton and joints, it is able to accurately use data from the arms and legs and also obtains data from consistent locations. Also it allows the selective use of joints or grouping of joints depending on the situation. The system was originally developed to divide the outfit into clothes, pants and shoes and group appropriate joints. Afterwards the method was changed to use the joints individually in order to fix some flaws. After some testing it had a high rate of successfully identifying the registered clothes again. Although it requires more improvements and features for real world use, this should be useful for identifying people in situations where Biometrics isn’t avaliable or being used together as a supplement to Biometrics.
기계들이 사람들을 인식하기 위한 방법들로 Biometrics와 Soft Biometrics 기술들이 있다. Biometrics은 사람들의 신원을 정확하게 확인 할 수 있기 위한 기술이다. 이를 위해 얼굴, 지문, 홍채 등 개인마다 유일하게 존재하는 특징들을 이용한다. 그런데 이들은 이용하려면 사람이 적극적으로 협조해서 센서를 이용하고, 센서로부터의 데이터가 정확해야 하는 등 여러 한계점들이 있다. 이를 보조하기 위해 Soft Biometrics 기술들도 개발되고 있다. 이는 키, 머리색, 의상 정보 등 사람들이 말로 묘사 할 수 있는 특징들을 활용한다. 그러므로 사람들을 정확하게 인식할 수는 없지만, 사람의 묘사와 기계적 데이터 사이의 semantic gap을 줄여서 시스템과 더 자연스럽게 상호 작용 가능하다. 게다가 사람의 협조가 없이, 멀리서도, 저화질 데이터로도 Soft Biometrics를 이용 할 수 있다. 그러므로 카메라를 이용해서 사람들을 인식하기 위해 적합한 기술이다.
본 논문에서는 사용자의 의상 정보를 이용하는 Soft Biometrics 시스템을 제안한다. 이 시스템을 이용하면 처음에 Kinect 앞에 서서 의상 정보를 등록하고, 의상을 통해서 등록된 사람들을 다시 인식한다. 이를 위해 시스템은 Kinect를 이용해서 뼈대 구조를 언은 후 각 관절들에서 색을 계산하고, 옷 소매와 바지의 길이도 구한다. Kinect의 뼈대와 관절들을 이용하므로 사람들의 팔다리도 이용할 수 있고 일정한 위치에서 데이터를 얻는다. 그리고 상황에 따라 필요한 관절들만 고르거나 묶어서 이용 할 수 있다. 처음에는 사람의 의상을 옷, 바지, 신발로 나눈 후 적절하게 관절들을 묶도록 개발했다. 그 다음에 이 방법에 단점들을 보완하기 위해 관절들을 각각 비교하는 방식으로 개선했다. 실험을 해본 결과 처음에 등록된 의상을 높은 인식률로 다시 인식하는데 성공했다. 실제로 사용하려면 아직 성능과 기능 개선이 더 필요하겠지만, Biometrics를 사용하지 못하는 상황이거나 Biometrics와 함께 이용해서 사람들을 인식하는데 도움이 될 것이다.
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