홈 트레이닝을 위한 관절 핵심점 검출 및 자세 유사도 측정

초록

최근 개인 건강에 관한 관심과 더불어 홈 트레이닝이 언택트 문화의 발전 아래에서 주목받고 있다. 이에 따라 많은 홈 트레이닝 애플리케이션들이 신체 핵심점 검출을 기반으로 한 자세 유사도 측정 기능을 제공한다. 하지만, 자체 콘텐츠만 사용 가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에서는 사용자가 자유롭게 설정한 목표 영상에 대해 실시간 자세 유사도를 측정하는 애플리케이션을 제안한다. 제안 애플리케이션은 딥러닝 기반의 신체 핵심점 검출기인 AlphaPose와 학습된 오토인코더를 결합하여 자세에 대한 특징을 담은 잠재 벡터를 추출한다. 그 다음, RBF(radial basis function)를 통해 두 자세의 유사도를 점수화하여 사용자에게 제공한다. 본 애플리케이션에서 활용된 자세 유사도 측정 방법은 기존에 Action Recognition task 혹은 Anticipation task에서 자주 사용되는 메트릭인 AP(average precision)와 cosine similarity를 통해 가장 적절한 유사도 비교 메트릭을 선정했다. 제안 애플리케이션을 통해 홈 트레이닝의 효과를 극대화하고 범용성을 높일 수 있다.

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