스마트 쇼핑 카트를 위한 뒤태 기반 사용자 인식 가능성에 관한 연구

초록

기존에 비전을 이용한 사용자 인식 기법은 사용자 인식의 제약 조건으로 사용자의 전면 모습이 전부 또는 일부가 필요하기때문에 사용자의 후방에서 사용자를 추종하는 스마트 쇼핑 카트에는 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 이와 같은 한계점을극복하기 위해 사용자의 후방에서 뒤태만으로 사용자를 인식할 수 있는 기법을 연구하였다. 본 논문에서는 입력 동영상에서5fps마다 이미지 추출을 하여 CRF as RNN 모델로 배경을 제거, 이미지 이진화(Binarization), 이미지 정규화, 이미지 opening, 이미지 closing, 이미지 정렬 단계를 거쳐 하나의 정제된 이미지를 만든다. 이러한 이미지를 여러 장 합쳐서 하나의 사용자뒤태 에너지 이미지를 얻는다. 이미지 비교 알고리즘은 template matching을 사용하였고 1) 뒤태 기반 사용자 인식 실험 결과평균 일치율 91.9%을 보였고 2) 의상 차이에 따른 뒤태 기반 사용자 인식 비교 실험 결과 평균 일치율 90.7%을 보였고 3) 의상 차이에 따른 단일 사용자 뒤태 에너지 이미지의 변화 수준 비교 실험 결과 평균 일치율 89.1%을 얻을 수 있었다. 이러한실험을 통해 뒤태 에너지 이미지만으로도 어느 정도 사용자 인식이 가능한 것을 확인할 수 있었다

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