Boostingを用いたボリュームデータからの人体姿勢推定(テーマ関連セッション2)
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概要
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画像からの人体姿勢推定問題では,関節角の初期パラメータをどう得るかが重要な問題である.この解決法として,人体の姿勢に関するさまざまなサンプル(事例)を準備し,それらと入力データを比較することで解決する手法が提案されている.本論文では,人体のボリュームデータからの姿勢推定をこのアプローチにより解決する手法を提案している.まず学習データとなる姿勢サンプルとして,複数のカメラから復元された人体のボリュームデータを得る.次に,これらを任意のクラスに分類・正規化し,画像特徴であるRectangle Featureを3次元ボリュームデータに拡張したVolumetric Featureを求める.この特徴ベクトル群をBoostingにより学習してクラス分類器を作成し,入力データに対して適用することで,姿勢の初期姿勢パラメータを獲得する.得られた姿勢パラメータから収束法等を用いることで,安定かつ正確な姿勢推定を行うことができる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-19
著者
-
中澤 篤志
大阪大学サイバーメディアセンター
-
竹村 治雄
大阪大学サイバーメディアセンター
-
平 亮介
大阪大学大学院情報科学研究科
-
平 亮介
大阪大学情報科学研究科
-
竹村 治雄
大阪大学大学院サイバーメディアセンター
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