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アイテム
スポーツ選手のマーカレスモーションキャプチャーのための効率的なOpenpose再学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211188
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2111881c1da882-8293-4cf7-8321-d11e36e33e71
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM21226036.pdf (3.3 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-05-13 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | スポーツ選手のマーカレスモーションキャプチャーのための効率的なOpenpose再学習 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 卒論スポットライトセッション | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 九州大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 九州大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 九州大学 | ||||||||||||
| 著者名 |
北村, 卓弥
× 北村, 卓弥
× トマ, ディエゴ
× 川崎, 洋
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | モーションキャプチャを行う際，2 次元の姿勢推定後，三角測量を用いてスケルトンの合成を行うことで，マーカレスでモーションキャプチャを行うことができる．モーションキャプチャにより得られる 3 次元のスケルトンの解析や可視化により，スポーツ分野における運動動作の最適化などへの応用が期待される．2 次元の姿勢推定手法として OpenPose と呼ばれる手法が存在し，画像から高精度で 2 次元のスケルトンを生成可能である．一方で，OpenPose には倒立等の複雑な姿勢においては姿勢推定に失敗が生じる問題が存在する．そこで，本研究では，このような複雑な姿勢における姿勢推定精度を向上するために，複雑な姿勢を多く含むスポーツデータセットを作成し，それを用いてネットワークを再学習することで，精度の向上を図る手法について研究を行った． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 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 2021-CVIM-226, 号 36, p. 1-7, 発行日 2021-05-13 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||||||
