領域特徴量による複雑背景下での人体姿勢推定(実世界センシングとその応用)
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概要
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本研究では,複雑背景下で撮影された一枚の静止画像中から人体の姿勢を推定する手法を提案する.この問題では,画像全体から体の各パーツに相当する領域をいかに正確に抽出するかが重要となる.ほとんどの従来手法では,濃度勾配ベースの特徴量に基づいて各パーツらしい領域を抽出するため,パーツ抽出に重要な人体輪郭に加えて,人体や服表面のテクスチャや複雑な背景模様も検出され,これらの悪影響を受けやすくなってしまう.本研究では,各パーツの候補領域においてパーツ領域と背景領域の二値化を行うことによって,人体輪郭だけを検出し,この特徴量に基づいて各パーツらしさを評価する.提案手法の効果を公開データベースを用いた実験によって示す.
- 2012-01-12
著者
-
浮田 宗伯
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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萩田 紀博
Ntt基礎研究所
-
萩田 紀博
東京女子医科大学ireiims:atr知能ロボティクス研究所
-
浮田 宗伯
奈良先端科学技術大学院大
-
浮田 宗伯
京都大学大学院情報学研究科:(現)奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
浮田 宗伯
奈良先端科学技術大学院大学
-
萩田 紀博
奈良先端科学技術大学院大学
-
萩田 紀博
奈良先端科学技術大学院大学(naist):国際電気通信基礎技術研究所(atr)
-
岡野 慎介
奈良先端科学技術大学院大学(NAIST)
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