オンライン事例ベース人物姿勢推定のための高速近傍探索手法(テーマ関連セッション5,顔・ジェスチャの認識・理解)
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概要
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我々は複数カメラから復元する3次元ボクセルデータを入力としたマーカレスモーションキャプチャシステムの研究を進めている.本システムは事例ベース推論に基づいており,事前に出力姿勢の正解候補群を用意しておき,入力データに最も適合する正解候補を推定結果として出力するものである.この枠組みでは人物姿勢推定のタスクがボクセルデータと正解候補群間のマッチング処理にまで簡潔化され,従来の手法と比較して全体の計算コストを抑えることができる.しかし,正解候補数の増大に伴う類似度導出処理の計算コストの増大がシステムの実時間性を妨げる場合がある.そこで,類似度導出処理を適用する正解候補を絞り込む目的で,Parameter Sensitive Hashing (PSH)と呼ばれる高速近傍探索手法を導入する.PSHはハッシュ表を利用した手法であるが,ハッシュ表と対応付けられるハッシュ関数(ハッシュ値を出力する)の構築過程に冗長性が伴う.本稿では,PSHのハッシュ関数の冗長性を軽減する手法として,Sparse Incremental PSHを提案する.本手法の導入により,計算コストの削減,絞り込み精度の向上等の効果を得ることができる.従来の数十倍の正解候補に対して実験を行い,検索の精度を維持したまま計算コストを軽減できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-08-27
著者
-
佐藤 知正
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
森 武俊
東京大学
-
佐川 裕一
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
佐川 裕一
東京大学 工学部 機械情報工学科
-
下坂 正倫
東京大学
-
佐藤 知正
東京大学
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