Boostingを用いたボリュームデータからの人体姿勢推定(一般セッション4)
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概要
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ボリュームデータから人体姿勢推定を行う事例ベースの手法を提案する.人体モデルを用いた人体姿勢推定において,関節角の初期パラメータをどう得るかは重要な問題である.その問題に対し,本手法では,モーションキャプチャデータから多量のサンプル(事例)をk-mean法によりクラスタリングしておき,入力された被験者の姿勢に最も類似したクラスを選択することで解決する.クラス判別には,クラスタリングされたサンプルに対しAdaBoostアルゴリズムによる学習を行った,2値の識別器を用いる.特徴量には,3次元特徴であるVolumetric Featureを多次元特徴ベクトルとして用いる,最終的に,識別器から得られたクラスの代表姿勢を収束法によるモデルフィッティングの初期姿勢として用いることで,安定かつ正確な姿勢推定を行うことができる.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-08-29
著者
-
竹村 治雄
大阪大学サイバーメディアセンター
-
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
-
平 亮介
大阪大学大学院情報科学研究科
-
竹村 治雄
大阪大学大学院サイバーメディアセンター
-
行村 治雄
大阪大学サイバーメディアセンター
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