三次元人体スキャンデータからの衣服製作のための特徴点抽出(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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三次元形状計測装置を用いて人体の三次元スキャンデータを獲得し,衣服製作に必要な23個の人体の特徴点を被計測者にランドマークを付けずに精度良く自動抽出する手法を提案する.提案手法では,まず衣服製作に必要な人体の特徴点が,近傍の曲率分布の変化が顕著で,かつ,体型の個人差が小さい特徴点(局所特徴点)と,近傍の曲率分布の変化が緩やかで,かつ,体型の個人差が大きい特徴点(大域特徴点)に分類できることを明らかにした.次に,前者については特徴点ごとに近傍のスピンイメージを算出し,標準的な人体の特微点のスピンイメージとのパターンマッチングにより特徴点を求める手法を適用した.また後者については,広域の曲率分布から特異点を求め,特異点の位置関係をグラフ化した構造木を作成し,それから特徴点を選択する手法を新たに提案した.本研究の提案手法を実装して様々な体型の対象人体に対して実験を行ったところ,最小1cm以下で最大2cmの精度で特徴点が抽出でき,特徴点ごとに適した対応点探索手法を用いる提案手法が有効であることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-04-01
著者
-
小沢 慎治
慶應義塾大
-
小沢 慎治
慶応義塾大学理工学部
-
小沢 慎治
愛知工科大学
-
小沢 慎治
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
辛 貞殷
慶應義塾大学理工学研究科
-
小沢 慎治
慶應義塾大学大学院理工学部研究科
-
小沢 慎治
慶応義塾大学理工学部電気工学科
-
Ozawa Shinji
Faculty Of Science And Technology Keio University
-
辛 貞殷
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
辛 貞殷
慶應義塾大学
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