局所相関演算に基づくオプティカルフローを用いた身振り動作の認識手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1999-08-15
• タイトル: 局所相関演算に基づくオプティカルフローを用いた身振り動作の認識手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recognition of Human Gestures from Optical Flow Based on a Correlation Method Between Local Image Regions
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：画像の認識・理解
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 動作認識：ヒューマンインタフェースのためのビジョン
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科／現在，松下電工株式会社
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科／現在，アンダーセンコンサルティング株式会社
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院基礎工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University/Presently with Matsushita Electric Works, Co. Ltd
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University/Presently with Andersen Consulting, Co. Ltd
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Science, Osaka University
• 著者名: 西川, 敦; 大西映生; 西村, 正典; 平野, 敦士; 小荒, 健吾; 宮崎, 文夫
• 著者名(英): Atsushi, Nishikawa; Akio, Ohnishi; Masanori, Nishimura; Atsuhsi, Hirano; Kengo, Koara; Fumio, Miyazaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は 手の身振り動作を撮影した連続動画像の局所相関演算に基づくオプテイカルフローから算出される手の移動方向の変化率(本稿ではこれを"曲率"と呼ぶ)に基づいて 身振り動作をあらかじめ用意されたいくつかの「基本動作」の連続として分割・記号化する方法を提案する. また オプティ力ルフロー検出時のいくつかのパラメータを"身振りを行う手とカメラ間の距離"に基づいて適応的に調整する方法もあわせて提案する. これらの手法を用いれば 広い距離範囲にわたって 不特定の動作者に対して高い認識率を達成可能な身振り認識システムを構築できる. 身振り動作者とカメラ間の距離の大きな変動に対する認識システムの頑健性は 動作者をとらえるカメラを自律移動ロボットに搭載することを想定した場合 きわめて重要なポイントとなるにもかかわらず 従来はほとんど議論されなかった点である. 手を折り返す 曲げる 回転させる 弧を描く といった人間にとって直観的に理解しやすい複数の基本動作の組合せからなる4種類の身振り動作を対象とした認識実験を行った結果 提案手法が 手-カメラ間距離1?8mの広い範囲にわたって 6人の被験者平均で85%以上の高い身振り認識率を保持できることを確認した.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, a new technique for description and recognition of human gestures is presented. A method is first proposed to transform the input gesture pattern into an ordered sequence of simple basic motions which are easy for human to understand. It is based on the rate of change of gesture motion direction (referred to as "curvature") estimated from optical flow based on a correlation method between local image regions. Another method is then proposed for adaptive selection of flow detection parameters based on the distance between the gesturer's hand and camera. Proceedings from these two methods, a real-time gesture recognition system is shown that can achieve high recognition rates (overall 85% or more) for unspecific gesturers over a wide range of the gesture distance (1縲鰀8m).
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 40, 号 8, p. 3118-3133, 発行日 1999-08-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764