보행 방향 및 상태 분석을 위한 병렬 가우스 과정

신봉기; Bong-Kee Sin

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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title)	보행 방향 및 상태 분석을 위한 병렬 가우스 과정
영문제목(English Title)	Parallel Gaussian Processes for Gait and Phase Analysis
저자(Author)	신봉기 Bong-Kee Sin
원문수록처(Citation)	VOL 42 NO. 06 PP. 0748 ~ 0754 (2015. 06)
한글내용 (Korean Abstract)	본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산 변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립 변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행 방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
영문내용 (English Abstract)	This paper proposes a sequential state estimation model consisting of continuous and discrete variables, as a way of generalizing all discrete-state factorial HMM, and gives a design of gait motion model based on the idea. The discrete state variable implements a Markov chain that models the gait dynamics, and for each state of the Markov chain, we created a Gaussian process over the space of the continuous variable. The Markov chain controls the switching among Gaussian processes, each of which models the rotation or various views of a gait state. Then a particle filter-based algorithm is presented to give an approximate filtering solution. Given an input vector sequence presented over time, this finds a trajectory that follows a Gaussian process and occasionally switches to another dynamically. Experimental results show that the proposed model can provide a very intuitive interpretation of video-based gait into a sequence of poses and a sequence of posture states.
키워드(Keyword)	보행 동작 분석 가우스 과정 마르코프 연쇄 입자 필터 von Mises 분포 human gait analysis Gaussian process Markov chain particle filter von Mises distribution
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