Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.11a
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  • Pages.787-790
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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An efficient Bi-LSTM based method for outlier detection and correction in golf swing motion estimation

골프 스윙 모션 추정에서 Bi-LSTM 기반의 효율적인 이상치 검출 및 보정 기법

  • Ju, Chan-Yang (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Hanyang University, Major In Bio Artificial Intelligence) ;
  • Park, Ji-Sung (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Hanyang University, Major In Bio Artificial Intelligence) ;
  • Oh, Gyeong-Su (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Hanyang University, Major In Bio Artificial Intelligence) ;
  • Choi, Hyun-Jun (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Hanyang University, Major In Bio Artificial Intelligence) ;
  • Lee, Dong-Ho (Dept. of Applied Artificial Intelligence, Hanyang University, Major In Bio Artificial Intelligence)
  • 주찬양 (한양대학교 인공지능융합학과 바이오인공지능융합전공) ;
  • 박지성 (한양대학교 인공지능융합학과 바이오인공지능융합전공) ;
  • 오경수 (한양대학교 인공지능융합학과 바이오인공지능융합전공) ;
  • 최현준 (한양대학교 인공지능융합학과 바이오인공지능융합전공) ;
  • 이동호 (한양대학교 인공지능융합학과 바이오인공지능융합전공)
  • Published : 2021.11.04
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Abstract

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2020-0-01343,인공지능융합연구센터지원(한양대학교 ERICA)) 이 논문은 2021년 과학기술정통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학지원사업의 연구결과로 수행되었음(2018-0-00192) 이 논문은 산업통상자원부 '산업혁신인재성장지원사업'의 재원으로 한국산업기술진흥원(KIAT)의 지원을 받아 수행된 연구임. (2021년 산업 융합형 웨어러블 스마트 디바이스 전문인력 양성사업, 과제번호 : P0002397)