単眼カメラからの人物3次元動作獲得における階層的学習モデルの提案(複合現実感,仮想都市)
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概要
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単眼カメラ映像から人物の3次元動作を安定して推定するために,事前知識として階層的な非線形確率モデルを用いる方法を提案する.近年,単眼カメラ映像から人物3次元動作を推定する手法として,事前学習により,高次元な3次元動作データをGPLVMやGPDM等の非線形かつ確率的な次元削減手法で低次元化し,その状態空間モデルと2次元映像中の人体の観測位置等の観測データをフィッティングすることで3次元動作を推定する手法が有効とされている.しかし,従来のGPDM等を用いた手法では,学習時に全身の3次元動作データから一つのモデルを構築するため,推定時に理想的には全身の情報が観測される必要があり,2次元映像中の人体の全身の動作情報を安定して観測することが本質的に難しいため推定結果が不安定となる.本手法では,一つの動作に対して,従来のGPDMによって人体の全身情報を学習することに加え,人体の一部の情報に関して同様に学習を行い,2つのモデル間の関連をガウス過程でモデル化する.このことにより,観測データとして,2次元映像から人体の一部の情報のみが与えられた場合にも全身の3次元動作推定を実現することを目指す.本報告では,二つのモデル間の学習を定式化し,一部の情報から学習したモデルから全身の動作情報を再構築出来ることを示す.
- 2010-10-14
著者
-
若林 佳織
日本電信電話(株)サイバースペース研究所
-
松浦 宣彦
日本電信電話(株)サイバースペース研究所
-
ウ 小軍
NTTサイバースペース研究所
-
若林 佳織
日本電信電話(株)
-
ウ 小軍
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
松本 鮎美
日本電信電株式会社NTTサイバースペース研究所
-
ウ 小軍
日本電信電株式会社nttサイバースペース研究所
-
若林 佳織
日本電信電株式会社NTTサイバースペース研究所
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