이 프로젝트는 MediaPipe와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 사람의 운동 동작(등, 스쿼트, 옆구리)을 인식하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 하였다. 주요 단계는 데이터 수집 및 전처리, 모델 학습, 그리고 실시간 동작 인식으로 구성된다.✅ MediaPipe → 실시간 관절 좌표 추출✅ LSTM 모델 → 운동 동작을 시계열 데이터로 학습✅ OpenCV → 웹캠 영상 처리 및 GUI 구성✅ NumPy & Pandas → 데이터 전처리 및 저장코드 및 데이터: https://github.com/haewon1219/lstm-motion-recognition1. 데이터 수집과 전처리motion_data.py 스크립트는 OpenCV를 활용하여 웹캠에서 실시간으로 프레임을..
