📖 내용
- 서로 다른 두 영상 또는 사용자와 영상을 비교하기 위해서 OpenCV를 사용하였습니다.
- 구글 AI FrameWork 인 MediaPipe Pose LandMark 모델을 활용해 영상속 사람의 키 포인트 및 스켈레톤 형식 좌표들을 추출하였습니다.
- L2 정규화를 통하여 관절 벡터의 길이를 1로 통일하여 크기가 다른 각 관절의 키 포인트 들의 벡터를 비교합니다.
- 코사인 유사도를 통하여 두 영상의 유사도를 비교하여 점수화 합니다. 두 벡터의 방향이 같을 수록 1에 가까워지고 방향이 반대 일 수록 -1에 가까운 값이 표출됩니다. 이를 퍼센트로 점수화 합니다.
- 두 영상이나 영상과 실시간 웹캠 영상의 프레임 차이로 인해 DTW 알고리즘을 사용하여 최대한 정확하게 비교할 수 있게 개발하였습니다.
- 점수가 목표치 보다 낮으면 빨간색으로 표시합니다.
🙋♂️ 역할
- FrameWork 선택 및 초기 비교 전 사전 설정을 통하여 시작 전에 비교에 용이하게 개발하였습니다.
- 알고리즘 연구 및 알고리즘 도입을 하였습니다.
- 알고리즘을 통한 점수화 후 구동 방식을 개선하였습니다.
🎯 결과 및 성과