手先のリアルタイム画像認識を目的とする手掌部動作モデルの構築

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人が日常行っている、把握、移動、回転などの自然な動作をそのまま計算機への入力とできれば非常に良好なマン・コンピュータインタフェースを構築することができる。本研究は、画像処理により手先の動作を非接触、かつ、リアルタイムで認識する方法の提案である。手先の動作を認識するためには、手先の各関節の角度を画像処理によって検出しなければならないが、人の手先は非常に複雑な動きをするため、関節角を画像処理によって検出しようとすると計算量が膨大になる。一方、ヒューマンインターフェースへの応用を考えると、リアルタイムで検出することが不可欠となるが、パターンマッチングなど、通常の方法では、リアルタイム性を確保するのは極めて困難である。手先の動きは極めて複雑であるものの、すべての関節が各々独立に自由運動を行なえるわけではなく、その運動にはある種の規則性が存在する。これは、手先の動作をモデルで表現できるということを意味する。ここでは、手先の動作を表現するモデルのことを「手先動作モデル」と呼ぶ。このとき、手先動作モデルで用いるパラメータを、画像処理によって検出しやすいものに設定できれば、手先の動作をリアルタイムで検出することが可能となる。すなわち、手先の動作を認識するのに、手先の各関節角を検出するのではなくて、手先動作モデルで必要とするパラメータを検出し、関節角は手先動作モデルによって計算しようという考え方である。本研究では、平面内で行う2指(親指と人差し指)のあらゆる動作を表現することが可能な手先動作モデルを導くことが出来た。このモデルは、2指の指先座標と、その侠角をパラメータとし、この2つのパラメータより、2指のすべての関節角を計算することが出来る。また、このモデルに、実際の手先の動作より求めたパラメータ値を代入し、各関節の角度が精度良く検出できていることを検証した。