MHRGait: 모멘텀 인체 자세 기반 보행 인식

연구진이 모노큘러 영상에서 추정한 184개 신체·손 파라미터의 Momentum Human Rig(MHR) 포즈를 활용한 보행 인식 기법 MHRGait를 제안했다.

MHRGait는 해부학적 구조에 따라 제어점을 조직하고, 공간·시간 관계를 학습해 보행 특징을 효과적으로 표현한다.

또한 실루엣과 MHR 포즈를 균형 있게 결합하는 MHRGait++를 제시해 성능을 더 끌어올렸다.

4개 벤치마크 평가에서 CCPG와 SUSTech1K의 모델 기반 방법 중 최고 성능을 보였고, 데이터셋 간 전이도 우수했다.

이 접근은 저비용의 압축된 관절형 포즈가 실루엣 기반 시스템의 보완 신호이자 강력한 보행 표현이 될 수 있음을 보여준다.