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(画像認識,コンピュータビジョン)
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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)を行うための,人体形状の中心を通る曲線(スケルトン)をもとに関節の位置を取得する手法を提案する.本手法の利点としては,各時刻の人体形状から独立にスケルトンを抽出することで,関節パラメータの初期値や時系列での誤差の伝搬がないことが挙げられる.本手法は複数のカメラから撮影された人物の動画像から人物の形状を表すボリュームデータとそのスケルトンを得る.そしてスケルトン中で曲線の交点,及び曲率の高い点から関節位置を推定する.スケルトンを構成する各曲線と体の部位の対応付けにあらかじめ用意したスケルトンとの2段階のグラフマッチングを用いることで,人体部位同士の接合等によるトポロジー変化の判定にも対応した.8台のカメラを用いた動作実験によって本手法で様々な姿勢において部位の判定が行えることが確認できた.体の部位同士の接触によりスケルトンが抽出できない場合に対応することが今後の課題として挙げられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-01
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
-
田中 秀典
大阪大学大学院情報科学研究科
-
竹林 治雄
奈良先端科学技術大学院大学
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