画像処理による非装着型モーションキャプチャに関する研究

基于图像处理的非穿戴式运动捕捉研究

• 批准号: 15700160
• 负责人: 高橋 和彦
• 金额: $ 1.66万
• 依托单位: Doshisha University (2004-2005)Yamaguchi University (2003)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700160/
• 关键词: 画像処理; モーションキャプチャ; 人物姿勢; 背景差分; シルエット画像; ニューラルネットワーク; カルマンフィルタ; ヒューリスティック; シルエット; モーションキャプチャー

本年度の研究により得られた成果は以下の通り.1 人体特徴点の追跡アルゴリズムニューラルネットワークによる人体特徴点の二次元位置推定結果を用いて人物の姿勢変化を推定しようとした場合,ニューラルネットワークの出力の不安定性により,一部の特徴点出力が物理的に適当でなくなるケースがあった.この問題に対して,推定された特徴点の二次元座標に関する離散時間線形運動モデルを仮定し,その最適化と時系列追跡を目的に離散時間カルマンフィルタを設計して姿勢推定アルゴリズムに追加実装した.実画像を用いた実験の結果,位置座標についての最適化が行われ,物理的に不合理な推定を抑制することが可能であることを明らかにした.2 知識則によるモーションキャプチャの改良機械学習によらないモーションキャプチャ手法として,人物のシルエット画像に対して人体構造に関する先見知識に基づく姿勢推定手法を検討しているが,姿勢によっては正しい推定を行うことができない場合があった.この問題に対して,人物のシルエット画像から抽出される人物の輪郭画像について定義したベクトルノルムによる関数の解析結果に基づく補正アルゴリズムを提案し,知識則による人体特徴点推定アルゴリズムに実装した.実画像を用いた実験の結果,従来検出できなかった姿勢についても対応可能であり,提案手法の有効性を確認した.更に,推定結果の最適化のため,(1)で設計したカルマンフィルタを本手法にも適用し,その効果を確認した.3 背景差分の改良RGB表色系における背景差分手法として,輝度差ベクトルと色差ベクトルを用いる手法を提案しているが,オブジェクトによって生じる影の影響が大きかった.この問題に対して,影やハイライトを分離するための識別アルゴリズムを検討し,背景差分アルゴリズムに追加実装した.実画像を用いた実験の結果,提案手法の効果を確認した.

The results of this year's research are as follows: 1. The tracking of human feature points and the estimation of the two-dimensional position of human feature points are used to estimate the posture change of human beings. For this problem, the estimation of the quadratic coordinates of the feature points is related to the discrete Timeline motion, and the optimization of the time-series tracking is related to the discrete time frame. 2. Knowledge is used to improve mechanical learning, such as the optimization of position coordinates, the suppression of physical unreasonable estimation, the investigation of posture estimation techniques, the analysis of human anatomy, etc. Posture is presumed to be correct. The problem is that the definition of a character's portrait is extracted from the portrait of a character's wheel, the analysis result of the relevant number is corrected, and the knowledge is used to estimate the human feature points. As a result of the use of the portrait, the author has detected the possible use of the pose, and confirmed the effectiveness of the proposed technique. In addition, the optimization of the estimation result is: (1) the design is suitable for this method, and the effect is confirmed.(3) the background difference is improved by RGB color system, and the background difference method is proposed by luminance difference. The problem is that the background difference is added to the background difference. The results of the proposed method are confirmed.

项目成果

Comparison of Human Body Posture Estimation Method Using Silhouette Image

使用剪影图像的人体姿势估计方法的比较

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proceedings of International Conference on Sensing Technology
• 作者: K.Takahashi;M.Naemura
• 通讯作者: M.Naemura

Remarks on Human Posture Classification Using Self-Organizing Map

利用自组织图进行人体姿势分类的评论

• 发表时间: 2004
• 期刊: Proceedings of 2004 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
• 作者: K.Takahashi;S.Sugakawa
• 通讯作者: S.Sugakawa