連結球モデルを用いた距離画像からの実時間人物姿勢追跡

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-08-29
• タイトル: 連結球モデルを用いた距離画像からの実時間人物姿勢追跡
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Real-time Human Pose Tracking Using Depth Sensor by Connected Sphere Model
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Okayama University
• 著者名: 福山, 大貴; 右田, 剛史; 尺長, 健
• 著者名(英): Daiki, Fukuyama; Tsuyoshi, Migita; Takeshi, Shakunaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，モデルベース手法による距離画像からの人物姿勢追跡について述べる．距離画像と人体モデルとの距離を目的関数とし， Levenberg-Marquardt 法によって最適化を行い，姿勢推定を行う．人体を複数の球で表現する連結球モデルを用いることで，回転を考慮する必要がなく，高速な追跡系を構成できる．また，前後のフレームを用いた運動制約を正則化項として目的関数に追加することで，推定結果を滑らかにできる．この手法を学習ベースによる初期姿勢の推定と組み合わせることで，安定したリアルタイム追跡系を構成できる．実動画実験により本手法の有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Human pose tracking on a depth image sequence can be achieved by using a generative-model-based method, where a human body is represented by spheres. The model parameters are estimated by minimizing the distance between an input depth image and the model. The method is verified on real image sequences.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2016-CVIM-203, 号 5, p. 1-6, 発行日 2016-08-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会