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입력 영상으로부터 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 추정하는 단계;추정된 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로 변환하는 단계; 및인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로부터 사람의 3차원 자세와 형상을 동시에 복원하는 단계;를 포함하며,인코딩된 사람의 2차원 자세 정보는,관절 간 2차원 거리 정보이고,인코딩된 사람의 3차원 자세 정보는,관절 간 3차원 거리 정보이며,추정 단계는,입력 영상으로부터 사람의 관절을 추정하지 않고, 인공지능 모델을 이용하여 관절 간 2차원 거리 정보를 바로 추정하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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청구항 1에 있어서,관절 간 2차원 거리 정보는,N×N의 EDM(Euclidean Distance Matrix)으로 표현되며,N은 관절의 수인 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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청구항 1에 있어서,추정 단계는,입력 영상에서 사람의 위치를 검출하는 단계;검출된 사람의 영상으로부터 관절 간 2차원 거리 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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청구항 4에 있어서,획득 단계는,검출된 사람의 영상 정보와 외곽선 정보로부터 사람의 자세 특징 정보를 추출하는 단계; 및추출한 사람의 자세 특징 정보를 인공지능 모델에 입력하여, 관절 간 2차원 거리 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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삭제
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청구항 1에 있어서,관절 간 3차원 거리 정보의 규격은,관절 간 2차원 거리 정보의 규격과 동일한 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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청구항 1에 있어서,복원 단계는,관절 간 3차원 거리 정보로부터 골격 모델을 변형하기 위한 매개변수를 획득하는 단계;획득한 매개변수와 관절 간 3차원 거리 정보를 이용하여, 사람의 3차원 자세와 형상을 동시에 복원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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청구항 8에 있어서,획득 단계는,관절 간 3차원 거리 정보로부터 골격 모델을 변형하기 위한 매개변수를 획득하기 위해 학습된 인공지능 모델을 이용하여, 매개변수를 획득하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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입력 영상으로부터 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 추정하는 인코딩부;추정된 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로 변환하는 변환부; 및인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로부터 사람의 3차원 자세와 형상을 동시에 복원하는 복원부;를 포함하며,인코딩된 사람의 2차원 자세 정보는,관절 간 2차원 거리 정보이고,인코딩된 사람의 3차원 자세 정보는,관절 간 3차원 거리 정보이며,인코딩부는,입력 영상으로부터 사람의 관절을 추정하지 않고, 인공지능 모델을 이용하여 관절 간 2차원 거리 정보를 바로 추정하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 장치
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입력 영상으로부터 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 추정하는 단계;추정된 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로 변환하는 단계; 및인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로부터 사람의 3차원 자세와 형상을 동시에 복원하는 단계;를 포함하며,인코딩된 사람의 2차원 자세 정보는,관절 간 2차원 거리 정보이고,인코딩된 사람의 3차원 자세 정보는,관절 간 3차원 거리 정보이며,추정 단계는,입력 영상으로부터 사람의 관절을 추정하지 않고, 인공지능 모델을 이용하여 관절 간 2차원 거리 정보를 바로 추정하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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입력 영상으로부터 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 추정하는 단계; 및추정된 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보를 변환하여 생성한 인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로부터 사람의 3차원 자세와 형상을 동시에 복원하는 단계;를 포함하며,인코딩된 사람의 2차원 자세 정보는,관절 간 2차원 거리 정보이고,인코딩된 사람의 3차원 자세 정보는,관절 간 3차원 거리 정보이며,추정 단계는,입력 영상으로부터 사람의 관절을 추정하지 않고, 인공지능 모델을 이용하여 관절 간 2차원 거리 정보를 바로 추정하는 것을 특징으로 하는 사람 모델 복원 방법
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