딥러닝 기반 2차원 자세 추정을 활용한 골프 스윙 유사도 측정 방법론
The Methodology of the Golf Swing Similarity Measurement Using Deep Learning-Based 2D Pose Estimation
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초록
본 논문에서는 골프 동영상 속 스윙 자세 사이의 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 인공지능 기술이 컴퓨터 비전 분야에 효과적인 것이 알려지면서 동영상을 기반으로한 스포츠 데이터 분석에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 자세 추정 모델을 사용하여 골프 스윙 동영상 속 사람의 관절 좌표를 획득하였고, 이를 바탕으로 각 스윙 구간별 유사도를 측정하였다. 제안한 방법의 평가를 위해 GolfDB 데이터셋의 Driver 스윙 동영상을 활용하였다. 총 36명의 선수에 대해 스윙 동영상들을 두 개씩 짝지어 스윙 유사도를 측정한 결과, 본인의 또 다른 스윙이 가장 유사하다고 평가한 경우가 26명이었으며, 이때의 유사도 평균 순위는 약 5위로 확인되었다. 이로부터 비슷한 동작을 수행하고 있는 경우에도 면밀히 유사도를 측정하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.
Abstract
In this paper, we propose a method to measure the similarity between golf swings in videos. As it is known that deep learning-based artificial intelligence technology is effective in the field of computer vision, attempts to utilize artificial intelligence in video-based sports data analysis are increasing. In this study, the joint coordinates of a person in a golf swing video were obtained using a deep learning-based pose estimation model, and based on this, the similarity of each swing segment was measured. For the evaluation of the proposed method, driver swing videos from the GolfDB dataset were used. As a result of measuring swing similarity by pairing swing videos of a total of 36 players, 26 players evaluated that their other swing sequence was the most similar, and the average ranking of similarity was confirmed to be about 5th. This ensured that the similarity could be measured in detail even when the motion was performed similarly.
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