- 영문명
- Reducing Recognition Error in Human Movement Simulation Using KINECT
- 발행기관
- 한국시뮬레이션학회
- 저자명
- 김상은(Sang Eun Kim) 김백섭(Baek Seob Kim) 이전일(Quanri Li) 김윤배(Yun Bae Kim) 노상도(Sangdo Noh) 조동식(Dong sik Jo) 박진수(Jin Su Park)
- 간행물 정보
- 『한국시뮬레이션학회 학술대회집』2014년 추계학술대회 발표집, 117~120쪽, 전체 4쪽
- 주제분류
- 공학 > 기타공학
- 파일형태
- 발행일자
- 2014.11.08

국문 초록
영문 초록
Kinect is widely used in many different fields such as manufacturing, health care, ergonomics and contents due to easiness of human body modeling in virtual reality with a low-priced depth sensor. In these fields, a higher standard of accuracy in motion recreation is required for more objective measurement. However, there are some errors such as abnormal output, inaccurate motion, and data losses owing to the performance limit of the equipped sensor. These errors have negative effects on data analysis and application as reducing similarity between real movements and simulation. This paper proposes a correction algorithm that calculates a new predicted coordinate value using previous coordinate values collected by Kinect when an error occurs in order to improve recognition accuracy in human motion simulation.
목차
1. 서론
2. 실험 및 데이터 수집
3. 알고리즘
4. 결과 및 고찰
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참고문헌
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