カメラ画像を用いた体幹トレーニングの姿勢支援手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-02-28
• タイトル: カメラ画像を用いた体幹トレーニングの姿勢支援手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Trunk Training Support System from Camera Image
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: テーマセッション
• 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: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 北陸先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 著者名: 綿谷, 惇史; 謝, 浩然; 宮田, 一乘
• 著者名(英): Atsushi, Watatani; Haoran, Xie; Kazunori, Miyata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，深層学習を用いて，ひとつの画像から姿勢を推定する研究が多く行われている．一方，体幹は運動やバランスに対して重要な役割を果たしており，体幹を鍛える体幹トレーニングに注目が集まっている．体幹トレーニングは一般的に個人でも行うことができるトレーニングであり，その効果を最大限に発揮するには，正しい姿勢の保持が極めて重要である．しかしながら，個人がトレーニング中の姿勢を把握することや正しい姿勢と判断するのは困難である．これまでに様々なトレーニングを対象とした姿勢支援は行われているが，深度カメラや複数台のカメラを必要とするため，コストがかかる．また，ユーザへの視覚的フィードバックが 1 視点または骨格情報のみを示している 2 次元ボーン画像であるため，姿勢の把握が難しい．そこで，本研究では，深層学習を利用して姿勢を推定する研究を応用し，単一 RGB カメラのみを用いた体幹トレーニングの姿勢支援手法を提案する．提案手法では，カメラ画像から姿勢推定を行い，3 次元モデルを生成し，目標姿勢と現在の姿勢を重畳表示する．さらに，目標姿勢と現在の姿勢の違いを把握しやすくするために，身体の各部位 10 箇所 （両手および肘，肩，膝，足首） にマーカを表示し，誤差に応じて，4 段階に色変化させる．これらの情報を 2 視点でユーザへ視覚的フィードバックすることで，姿勢補正の支援を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Pose estimation from a single image has been intensively explored by deep learning approaches recently. However, the applications based on these approaches are still in progress. In this work, we aim to propose a support user interface for trunk training from a single camera image. The trunk plays an important role in exercise and balance, and trunk training is a general training exercise that can be completed by individuals. To maintain the correct postures is extremely important for maximizing the training effect. In practice, it is difficult for an individual to grasp the posture during the training and achieve a correct posture. The previous work on training support systems usually requires a depth camera or multiple cameras, which are costly. Because the visual feedback to the user is normally 2D bone images, it is difficult to grasp the posture by showing only one viewpoint or skeletons. To solve these issues, this work aims to estimate pose using deep learning approaches and propose a posture support system for trunk training using a single RGB camera. The posture estimation is performed to generate a 3D human model from the camera image, and the target posture and the current posture are superimposed and displayed in the proposed user interface. To clarify the difference between the target and the current postures of 3D models, we adopt markers for visualization at ten body parts (both hands and elbows, shoulder, knee, ankle) using color changes. The proposed support interface visualizes the posture correction and provides visual feedbacks to the user from two viewpoints.
• 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 2019-CVIM-216, 号 14, p. 1-8, 発行日 2019-02-28
• 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