連続デプス画像解析に基づく仮説検証型ピアノ運指認識手法
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概要
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本稿では,演奏者によらず使用できる,マーカレス・ピアノ運指認識手法を提案する.距離画像中のわずかな手掛かりをもとに指先候補位置を多数検出し,ピアノキー位置との対応を確率的に表現したものを仮説群として生成する.各仮説から手全体の姿勢を推定して画像化し,入力距離画像との手全体の整合性を求めることによって最尤仮説を決定する.このとき,各指先 (親指〜小指) の存在確率マップを用いて指先候補位置を確率的に表現し,仮説の尤度に反映させる.汎用 3-D ハンドモデルを用いて仮説をオンラインで画像化することにより,個人ごとの事前の実データ学習が不要となり,演奏者固有の演奏時の手の姿勢に影響されにくい,汎用的な運指認識を実現した.計 128 音からなる初心者向け楽曲を用いた実験により,認識成功率 88% を確認した.
- 2013-08-24
著者
-
橋本 学
中京大学情報理工学部
-
橋本 学
中京大学 情報理工学部
-
橋本 学
大阪大学工学部:(現)三菱電機
-
長田 典子
三菱電機(株)
-
長田 典子
関西学院大学大学院理工学研究科
-
長田 典子
関西学院大学大学大学院理工学研究科情報科学専攻:科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業crestmuseプロジェクト
-
長田 典子
三菱電機
-
長田 典子
関西学院大学
-
橋本 学
三菱電機
-
長田 典子
関西学院大学理工学部情報科学科
-
長田 典子
関西学院大学 感性価値創造研究センター
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