プロトコル学習による身振りの実時間画像認識
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概要
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身振りを実時間で認識する技術は, ユーザを仮想現実世界に没入させる際に不可欠な要素である.従来の身振り認識は, グローブ型センサ・磁気センサなどの装着型センサに基づく手法が主流である.装着型センサでは, ユーザは物理的に拘束されてしまうという無視できない問題点がある.従って, 自然なユーザの身振りを非拘束のまま視覚的に実時間で認識する入力手法が必要となる。従来の身振り画像認識では身振りの時系列画像からより重要な空間的特徴量を選択的に注視する機能が考慮されていないため, システム開発者が選定した身振りあるいは単一的な身振りをユーザに強制してしまうなどの問題が生じている.本論文では, 事前にコンピュータに身振りを教示するのみで柔軟な視覚的条件付けを行うことを可能とする多注視点身振り認識法(QVIPS-Quadruple Visual Interest Point Strategy)を新たに提案する.また, 評価実験により提案手法が実時間でユーザの身振り情報を定量化できるのみならず, 衣服の種類, 身振りの種類や軌跡の大小, 身振り動作特性の個人間変動に対してロバストな身振り認識を実現することが可能であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-05-25
著者
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