동작 인식

행동 인식은 인간 활동 인식(HAR)이라고도 하며, 일반적으로 비디오 시퀀스와 같은 일련의 관찰에서 사람의 행동을 식별하고 이해하는 데 중점을 둔 컴퓨터 비전(CV) 의 한 분야입니다. 정적인 이미지에서 물체를 식별하는 작업과 달리, 동작 인식은 시간에 따른 동작과 자세 변화를 분석하여 걷기, 달리기, 손짓 등 사람이 무엇을 하고 있는지 파악합니다. 이 기능을 통해 인공 지능(AI) 시스템은 동적인 인간의 행동을 해석할 수 있으며, 이는 보다 인터랙티브하고 상황에 맞는 애플리케이션을 만드는 데 매우 중요합니다. 이 기술의 글로벌 시장은 다양한 산업 분야에서 그 중요성이 커지고 있음을 반영하듯 빠르게 확장되고 있습니다.

동작 인식의 작동 방식

동작 인식 시스템은 주로 동영상에서 시각 데이터를 처리하여 사람의 움직임을 분류합니다. 이 과정에는 종종 여러 컴퓨터 비전 기술과 딥러닝(DL) 모델의 조합이 포함됩니다.

• 데이터 입력: 시스템은 일반적으로 비디오 스트림 또는 이미지 시퀀스로 시작합니다. 이 데이터는 표준 카메라 또는 특수 센서를 사용하여 캡처할 수 있습니다.
• 특징 추출: 비디오 프레임에서 주요 정보를 추출합니다. 이는 종종 장면 내에서 사람의 위치를 찾기 위한 객체 감지와 같은 기초 작업으로 시작됩니다. 그 다음에는 객체 추적을 사용하여 여러 프레임에 걸쳐 개인을 추적하여 움직임을 시간적으로 파악합니다.
• 동작 분석: 특정 동작을 이해하기 위해 모델은 주요 신체 관절을 식별하고 추적하는 포즈 추정에 의존하는 경우가 많습니다. 시간 경과에 따른 이러한 키포인트의 움직임을 분석함으로써 시스템은 걷기와 달리기와 같은 유사한 동작을 구분할 수 있습니다.
• 분류: 3D 컨볼루션 신경 망 또는 컨볼루션 신경망(CNN) 과 순환 신경망(RNN)의 조합과 같은 고급 신경망 아키텍처를 사용하여 일련의 움직임을 미리 정의된 동작 카테고리로 분류합니다. 훈련 데이터의 품질은 모델의 정확성을 위해 매우 중요하며, 주로 Kinetics 또는 UCF101과 같은 대규모 벤치마크 데이터 세트에서 제공됩니다.

동작 인식과 관련 개념

액션 인식의 고유한 역할을 이해하려면 다른 관련 CV 작업과 구별하는 것이 중요합니다.

• 동작 인식 대 이미지 인식: 이미지 인식은 하나의 정적인 이미지 내에서 물체나 장면을 식별하고 분류하는 데 중점을 둡니다. 그러나 동작 인식은 일련의 이미지를 분석하여 시간 경과에 따른 동적 이벤트와 움직임을 이해함으로써 이를 확장합니다.
• 동작 인식과 비디오 이해: 비디오 이해는 동작 인식을 포괄하는 더 넓은 분야입니다. 동작 인식은 동작을 식별하는 데 중점을 두는 반면, 비디오 이해는 장면 변경, 사물 상호 작용 및 전반적인 내러티브를 포함하여 비디오 콘텐츠를 보다 전체적으로 이해하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 사람이 문을 열고 있다는 것을 인식하는 것은 동작 인식이고, 누군가를 맞이하기 위해 방에 들어가고 있다는 것을 이해하는 것은 비디오 이해의 일부입니다.
• 동작 인식과 포즈 추정: 포즈 추정은 동작 인식 시스템에서 관절의 위치를 파악하여 사람의 자세를 결정하는 데 자주 사용되는 구성 요소입니다. 포즈 추정은 신체 위치에 대한 원시 데이터를 제공하는 반면, 동작 인식은 이러한 포즈의 순서를 해석하여 수행 중인 동작을 분류합니다.

실제 애플리케이션

동작 인식은 많은 최신 AI 시스템의 핵심 기술로, 보다 정교한 방식으로 물리적 세계와 상호 작용하고 이해할 수 있게 해줍니다.

• 의료 및 노인 케어: 의료 분야의 AI는 행동 인식 시스템을 통해 환자를 모니터링하여 환자의 안전과 웰빙을 보장할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 시스템을 병원이나 가정에 배치하여 노인이 넘어지면 자동으로 감지하고 즉각적인 도움을 요청하는 알림을 보낼 수 있습니다. 또한 환자가 운동을 올바르게 수행하고 있는지 모니터링하기 위해 신체 재활에도 사용됩니다.
• 스마트 감시 및 보안: 단순한 동작 감지를 넘어 행동 인식은 특정 행동을 식별하여 보안 모니터링을 강화합니다. 제한 구역에서 배회하거나 기물 파손 행위와 같은 의심스러운 활동을 감지하여 보안 담당자에게 실시간으로 알리도록 시스템을 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 보안에 보다 능동적으로 대처할 수 있습니다.
• 스포츠 분석: 스포츠 분석에서 코치와 분석가는 동작 인식을 사용하여 경기 중 선수의 움직임을 자동으로 분석하고, 성과 지표를 추적하고, 전술 패턴을 식별합니다.
• 인간과 컴퓨터의 상호작용: 동작 인식은 게임 콘솔부터 스마트 홈 디바이스까지 모든 것을 위한 제스처 기반 제어 시스템 개발의 기본으로, 사용자가 물리적 컨트롤러 없이도 기술과 더욱 자연스럽게 상호 작용할 수 있도록 해줍니다.