ボリュームデータの細線化とグラフマッチングを用いた事例ベース人体姿勢推定(卒論セッション(ポスター発表))
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概要
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特殊なマーカや計測装置の装着を必要としないビジョンベースの人体姿勢推定(モーションキャプチャ)手法が数多く研究されている.しかし,これまで複数カメラを用いた研究において人体部位の接合等によるトポロジ変化に対応できる手法はほとんど提案されていなかった.我々はこの問題に対し,入力された人体形状データをグラフに変換し,あらかじめ用意したデータベースと比較することで,入力形状データの人体部位対応問題を解決し,安定的に姿勢推定を行う手法を提案する.まず,複数のカメラから人の動きを撮影し,視体積交差法によってボリュームデータを求め,トポロジや連結関係を維持しながら細線化処理を行う.次に,得られた線図形(スケルトン)の各部分と人体部位とを対応づけるために,スケルトンを属性付きグラフで表現し,あらかじめ用意したモデルグラフデータベース(MGDB)内のグラフと対応づける.MGDBには,人体の取りうるさまざまなトポロジの事例がグラフ化されて収められており,グラフの各ノードと人体の部位があらかじめ対応付けられているため,これらとグラフマッチングを行うことで入力スケルトンの人体部位を推定できる.得られた部位情報からスケルトンを適切に多関節に近似することで,人体の関節位置および角度を得ることができる.8台のカメラで人体を撮影し動作実験を行い,従来手法では困難だった体のトポロジが変化する姿勢に対しても,本手法が正しく推定を行うことが確認できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-18
著者
-
竹村 治雄
大阪大学大学院情報科学研究科
-
中澤 篤志
大阪大学大学院情報科学研究科
-
竹村 治雄
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
田中 秀典
大阪大学大学院情報科学研究科
-
町田 貴史
株式会社豊田中央研究所
-
町田 貴史
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
竹林 治雄
奈良先端科学技術大学院大学
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