動き情報と情報圧縮を用いたロバストなジェスチャ認識手法
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概要
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本研究では, 接触型センサやマーカなどを装着することなく, また背景や人物が異なった場合などの環境の変化にもよらない人物のジェスチャを認識するロバストなシステムを提案する.本手法は, カメラから得られる動画像において人物の動き情報に注目し, 画像上の各点の動き(オプティカルフロー)を抽出する.そして, 得られた動き情報をKL展開(Karhunen-Loeve Expansion)することでジェスチャ空間を作成する.入力された動き情報は, そのジェスチャ空間に投影して次元圧縮し, 1次元のシンボルに変換する.得られたシンボル系列を解析する方法としてHMM(隠れマルコフモデル)を用いる.シンボルの時系列をHMMで学習させ, 各HMM内でのゆう度を計算し, 最大となるHMMのモデルを選択することで認識を行う.このシステムを評価するために, 楽器を演奏するジェスチャをサンプル画像として用い, 異なる環境のもとで学習者以外の人物によるジェスチャ認識の実験や, 主成分数を変えたときの認識率の実験を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-25
著者
-
谷内田 正彦
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
畠 直志
大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系専攻
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