遷移ネットワークに基づく多視点画像時系列からの手指形状推定
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概要
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本論文では,複数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う.まず,入力された多視点画像に対し,各画像別々に輪郭を用いて特徴を抽出し,特徴ベクトルを作成し,データベースの各モデル画像との相違度の計算を行う.次に,各視点の画像がそれぞれ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,この値を用いてそれぞれの相違度を統合して全体の相違度を求める.統合した相違度が最小となるモデル画像を選出し推定結果とする.また,推定時の探索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,学習用時系列画像を用いて,モデル画像とモデル画像間の可能な遷移を自動登録し,ネットワークを作成する.推定段階では,遷移ネットワークを用いて,直前のフレームに対応するモデル画像から遷移可能なモデル画像のみを候補として効率良くマッチングを行う.実験によって2眼画像による手指形状推定と遷移ネットワークを使ったマッチングの効果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-08-01
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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