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선형판별 분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)기법을 이용한 3차원 동작인식 장치에 있어서,동작자의 동작을 마커프리 모션캡쳐(Marker-free Motion Capture)를 이용하여 동작마다 동작 데이터를 생성하기 위한 3차원 모션캡쳐 수단;상기 3차원 모션캡쳐 수단에서 생성된 복수 유형의 동작에 대한 동작 데이터를 선형판별 분석기법으로 분석하여 해당 동작 데이터를 판별할 수 있게 하는 선형판별 특징기저를 생성하고, 상기 생성된 선형판별 특징기저를 이용하여 각 유형의 동작에 대한 기준동작 특징을 추출/저장하고, 상기 추출/저장된 각각의 기준동작 특징을 해당 동작으로 인식하기 위한 동작인식 학습 수단; 및상기 3차원 모션캡쳐 수단에서 생성된 3차원 인식 대상이 되는 동작(입력동작)에 대한 동작 데이터를 상기 동작인식 학습 수단에서 생성된 선형판별 특징기저를 이용하여 동작 특징을 추출한 후, 상기 동작인식 학습 수단에 저장되어 있는 기준동작 특징들 중에서 상기 추출된 입력동작 특징과 일치되는 기준동작 특징을 검색하여 상기 검색된 기준동작 특징에 해당하는 동작을 상기 입력동작에 대한 3차원 동작으로 인식하기 위한 동작인식 실행 수단을 포함하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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제 1 항에 있어서,상기 동작인식 실행 수단에서 인식된 3차원 동작을 캐릭터의 동작 명령으로 전달하기 위한 동작명령 전달 수단;상기 동작명령 전달 수단으로부터 전달된 동작 명령에 대한 키 입력값을 생성하기 위한 키 입력 생성 수단; 및상기 키 입력 생성 수단에서 생성된 키 입력값에 따라 상기 캐릭터의 3차원 상의 가상 동작을 제어하기 위한 3차원 가상동작 제어 수단을 더 포함하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 동작인식 학습 수단은,상기 3차원 모션캡쳐 수단에서 생성된 복수 유형의 동작에 대한 동작 데이터를 선형판별 분석기법으로 분석하기 위한 동작데이터 분석 수단;상기 동작데이터 분석 수단에서 분석된 동작 데이터에 대하여 해당 동작 데이터를 판별할 수 있게 하는 선형판별 특징기저를 생성하기 위한 특징기저 생성 수단; 및상기 특징기저 생성 수단에서 생성된 선형판별 특징기저를 이용하여 각 유형의 동작에 대한 기준동작 특징을 추출/저장하고, 상기 추출/저장된 각각의 기준동작 특징을 해당 동작으로 인식하기 위한 동작특징 학습 수단을 포함하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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제 3 항에 있어서,상기 특징기저 생성 수단은,하기의 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 이용한 선형판별 분석방식에 따라, 상기 선형판별 특징기저()를 생성하는 것을 특징으로 하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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제 3 항에 있어서,상기 동작특징 학습 수단은,상기 추출/저장된 기준특징에 대한 해당동작을 단독동작(정지된 동작) 또는 조합동작(연속된 동작의 판단결과를 조합한 동작)으로 인식하는 것을 특징으로 하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,상기 동작인식 실행 수단은,상기 3차원 모션캡쳐 수단에서 생성된 3차원 인식 대상이 되는 동작(입력동작)에 대한 동작 데이터를 상기 동작인식 학습 수단에서 생성된 선형판별 특징기저를 이용하여 동작 특징을 추출하기 위한 동작특징 추출 수단; 및상기 동작인식 학습 수단에 저장되어 있는 기준동작 특징들 중에서, 상기 동작특징 추출 수단에서 추출된 입력동작 특징과의 통계적 거리가 최소인 기준동작 특징을 검색하여, 상기 검색된 기준동작 특징에 해당하는 동작을 상기 입력동작에 대한 3차원 동작으로 인식하기 위한 동작 인식 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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제 6 항에 있어서,상기 동작 인식 수단에서의 통계적 거리 측정 과정은,상기 입력동작 특징과 기준동작 특징과의 통계적 거리를, 하기의 [수학식 3]을 이용한 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)()측정 방식에 따라, 측정하는 것을 특징으로 하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 장치
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선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 방법에 있어서,동작자의 동작을 마커프리 모션캡쳐를 이용하여 동작마다 동작 데이터를 생성하는 동작데이터 생성 단계;상기 동작데이터 생성 단계에서 생성된 3차원 인식 대상이 되는 동작(입력동작)에 대한 동작 데이터를 미리 저장된 선형판별 특징기저를 이용하여 동작 특징을 추출하는 동작특징 추출 단계;미리 저장된 기준동작 특징들 중에서, 상기 동작특징 추출 단계에서 추출된 입력동작 특징과의 통계적 거리가 최소인 기준동작 특징을 검색하는 동작특징 검색 단계; 및상기 동작특징 검색 단계에서 검색된 기준동작 특징에 해당하는 동작을 상기 동작특징 추출 단계에서의 입력동작에 대한 3차원 동작으로 인식하는 동작 인식 단계를 포함하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 방법
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제 8 항에 있어서,상기 동작데이터 생성 단계에서 생성된 복수의 동작에 대한 동작 데이터를 선형판별 분석기법으로 분석하여 해당 동작 데이터를 판별할 수 있게 하는 선형판별 특징기저를 생성하여 저장하는 특징기저 생성 단계;상기 특징기저 생성 단계에서 생성된 선형판별 특징기저를 이용하여 각 유형의 동작에 대한 기준동작 특징을 추출/저장하는 동작특징 추출/저장 단계; 및상기 동작특징 추출/저장 단계에서 추출/저장된 각각의 기준동작 특징을 해당 동작으로 인식하는 동작특징 학습 단계를 더 포함하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 방법
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제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,상기 동작 인식 단계에서 인식된 3차원 동작을 캐릭터의 동작 명령으로 전달하는 동작명령 전달 단계;상기 동작명령 전달 단계에서 전달된 동작 명령에 대한 키 입력값을 생성하기 위한 키 입력 생성 단계; 및상기 키 입력 생성 단계에서 생성된 키 입력값에 따라 상기 캐릭터의 3차원 상의 가상 동작을 제어하기 위한 3차원 가상동작 제어 단계를 더 포함하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 방법
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제 10 항에 있어서,상기 동작특징 학습 단계는,상기 3차원 동작 특징을 단독 동작(정지된 동작) 또는 조합 동작(연속된 동작의 판단결과를 조합한 동작)으로 인식하는 것을 특징으로 하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 방법
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제 10 항에 있어서,상기 동작특징 검색 단계에서의 통계적 거리 측정 과정은,상기 입력동작 특징과 기준동작 특징 간의 통계적 거리를, 하기의 [수학식 4]를 이용한 마할라노비스 거리()측정 방식에 따라, 측정하는 것을 특징으로 하는 선형판별 분석기법을 이용한 3차원 동작인식 방법
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