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(テーマ関連セッション2)
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概要
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特殊なマーカや計測装置の装着が不要なビジョンベースの人体姿勢推定(モーションキャプチャ)手法において,人体部位同士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.そこで我々は,あらかじめ用意した様々なトポロジを持つ人体形状の特徴のデータベースを用いて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物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,細線化処理によってトポロジを保持したままスケルトンを得る.次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人体の取りうる様々なトポロジの事例を同様にグラフ化したものとのマッチングを行ってスケルトンの各部に対応する人体部位を推定する.そしてスケルトンにおいて曲率の高くなる位置を時系列のスケルトンから求め,その位置を各部位における関節の位置として推定する. 8台のカメラを用いた動作実験によって従来手法では困難だった体のトポロジが変化する動作に対しても本手法が対応できることが確認できた.
- 2007-03-19
著者
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