形状遷移情報の学習を用いた時系列画像からの手指形状推定
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概要
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本論文では2台のカメラにより取得されるシルエット画像を用いて手指形状推定を行なう.まず入力された2眼画像に対し左右別々に輪郭を用いた特徴を抽出, 特徴ベクトルの作成, モデルとの差の計算を行なう.左右2枚の画像がどれくらい特徴的かを示す値として形状の複雑度を計算し, この値を用いて左右の差を統合し全体の差をもとめる.そして全体の差が最小のモデル画像を選出する.また認識時の計算量を減らすために遷移ネットワークを用いる.まず学習段階で学習画像シーケンスから典型的な手指形状モデルを追加し, モデル間の可能な遷移を自動的に登録してネットワークを構築する.次に認識段階で遷移ネットワークよりマッチング候補を絞り込み効率良くマッチングを行なう.実際にいくつかの時系列画像シーケンスを用いて学習を行ないネットワークを使ったマッチングの効果を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-11-21
著者
-
島田 伸敬
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
浜田 康志
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
浜田 康志
日本電気株式会社メディア情報研究所
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科
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