[AI] 성능 지표 및 인공지능 분석 방법 세밀화 및 영상 시점 조정

[insung3511]

Description

기초적인 모든 틀은 모두 이전에 올렸던 내용 그대로 완료가 되었습니다. 문제는 예상 외로 지표가 높게 나온다는 점 입니다. 이유는 불명확하나 전혀 다른 형태의 사람들간의 비교를 측정할 시에 어떤 결과가 나올지를 보다 검증이 필요할 것으로 보여집니다. 하지만 현재 확실한 것은 @jyp-on , @Sirius506775 님이 찍어주신 영상을 갖고 비교한 결과로서는 서로 다른 동작을 해도 유사도가 높게 나타난다는 것 입니다. Metrics를 변경하거나 영상 Calibartion을 조정해야할거 같습니다.

In Progress

• 해상도와 상관 없이 Calibration 을 수행을 어떻게 진행하고 유사도를 볼 것인가?
• 평가 지표는 Jacaard Score가 올바른가에 대한 검증
• 형태가 다른 이들의 Skeleton을 어떤식으로 비교해야 객관적인 지표를 구할 수 있는가?

[jyp-on]

확인했습니다.

[insung3511]

교내 교수님과 인공지능 성능 개선에 대하여 논의점을 찾아봤습니다. 아래 내용을 참고해주시기 바랍니다.

표본평균

인공지능의 기초적인 이론입니다. 중심극한 정리 방법 중 하나라 종 형태의 표준편차는 수학의 이론에서 반드시 등장합니다. 가중치를 어디에 두냐를 어떻게 하는지 이를 계산하기 위해서는 우선 많은 데이터셋을 두고 표준편차와 표본평균을 구하는 것이 우선입니다. 아래 이미지는 제가 스스로 참고하기 위해서 같이 첨부합니다.

앞으로 진행할 사항은 유사도를 두고 실제 동작과 다른 동작을 찾기 위한 가중치를 어떻게 구할 것인가 입니다. 또다른 인공지능 모델을 설계할지는 아직 미지수 입니다만, 방법을 고안하기까지 오랜 시간이 걸릴 것으로 예상됩니다.