| 1 |
1
대상자의 기정의된 동작을 반복 촬영한 원본 영상을 획득하는 단계;상기 원본 영상을 기반으로 뼈대 및 관절을 고려한 학습 데이터베이스를 구축하는 단계; 및상기 학습 데이터베이스 및 상기 대상자의 특성 정보를 기반으로 기계 학습 목적에 따라 설정된 증강 요구사항에 상응하게 증강 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 증강 데이터를 생성하는 단계는상기 대상자의 특성 정보를 기반으로 상기 특성 정보의 항목 별 특성 기준을 분류하는 단계;상기 증강 요구사항에 따라 특성 기준 별 뼈대 비율 및 관절 위치 정보에 대한 보정 파라미터를 선정하는 단계; 및상기 특성 기준, 상기 학습 데이터베이스, 상기 증강 요구사항 및 상기 보정 파라미터를 특성 증강 알고리즘으로 입력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 방법
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 특성 정보는인식하고자 하는 스포츠 종목 및 행동 종류를 고려하여 선별된 항목에 상응하게 수집되는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 방법
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 학습 데이터베이스는상기 뼈대 및 관절에 상응하게 추출된 연속된 좌표를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 방법
|
| 5 |
5
청구항 4에 있어서,상기 연속된 좌표는기준점이 되는 골반 관절로부터 상기 뼈대 및 관절까지의 거리 정보를 3차원 공간 상에 나타낸 좌표에 상응하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 방법
|
| 6 |
6
대상자의 기정의된 동작을 반복 촬영한 원본 영상을 획득하고, 상기 원본 영상을 기반으로 뼈대 및 관절을 고려한 학습 데이터베이스를 구축하고, 상기 학습 데이터베이스 및 상기 대상자의 특성 정보를 기반으로 기계 학습 목적에 따라 설정된 증강 요구사항에 상응하게 증강 데이터를 생성하는 프로세서; 및상기 원본 영상 및 상기 특성 정보를 저장하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 장치
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 프로세서는상기 대상자의 특성 정보를 기반으로 상기 특성 정보의 항목 별 특성 기준을 분류하고, 상기 증강 요구사항에 따라 특성 기준 별 뼈대 비율 및 관절 위치 정보에 대한 보정 파라미터를 선정하고, 상기 특성 기준, 상기 학습 데이터베이스, 상기 증강 요구사항 및 상기 보정 파라미터를 특성 증강 알고리즘으로 입력하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 장치
|
| 8 |
8
청구항 6에 있어서,상기 특성 정보는인식하고자 하는 스포츠 종목 및 행동 종류를 고려하여 선별된 항목에 상응하게 수집되는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 장치
|
| 9 |
9
청구항 6에 있어서,상기 학습 데이터베이스는상기 뼈대 및 관절에 상응하게 추출된 연속된 좌표를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 장치
|
| 10 |
10
청구항 9에 있어서,상기 연속된 좌표는기준점이 되는 골반 관절로부터 상기 뼈대 및 관절까지의 거리 정보를 3차원 공간 상에 나타낸 좌표에 상응하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 데이터 증강 장치
|
