A Human Pose Similarity Evaluation using Joint Angles

자세 추정의 기존 픽셀 기반 평가는 외부 환경 변화에 민감해 실제 자세를 반영하지 못하며, HRNet과 같은 대규모 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 자원이 제한된 환경에서 실시간 처리가 어렵다. 본 연구는 MediaPipe 기반 관절 좌표에서 포즈 벡터를 구성해 코사인 유사도를 적용하는 평가 방법을 제안한다. 실험 결과, 각도 기반 평가는 픽셀 기반보다 구분력이 높았고, 가장 높은 FPS를 기록해 제한된 연산 환경에서 적합성을 보였다. 이는 제안한 방법이 제한된 연산 환경에서 실시간 동적 자세를 분석하는 데 유효함을 보여준다.