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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-231

イベントカメラを用いた三次元人物姿勢および形状推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222285
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222285
8350f663-77c5-4fca-bd8f-aaca1feb414b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22231030.pdf IPSJ-CVIM22231030.pdf (2.4 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-11-11
タイトル
タイトル イベントカメラを用いた三次元人物姿勢および形状推定
言語
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
慶應義塾大学
著者所属
慶應義塾大学
著者所属
工学院大学
著者所属
慶應義塾大学
著者名 堀, 涼介

× 堀, 涼介

堀, 涼介

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五十川, 麻理子

× 五十川, 麻理子

五十川, 麻理子

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三上, 弾

× 三上, 弾

三上, 弾

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斎藤, 英雄

× 斎藤, 英雄

斎藤, 英雄

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 RGB 画像に基づく人物姿勢・形状推定は,深層学習の恩恵を受けて近年急速な発展を遂げているが,高速な動きによるモーションブラーが発生したり,照明が不足している状況では推定が困難であるという課題を抱えている.それに対し,生物の網膜のように画素ごとの輝度変化を非同期的に検知する新しいビジョンセンサであり,高時間分解能・低消費電力・ハイダイナミックレンジという特徴を持つイベントカメラを用いる手法が近年提案されている.本研究では,イベントデータと輝度画像を組み合わせて三次元の人物の姿勢と形状を推定する先行研究に対し,イベントデータのみからそれらを推定する手法を提案する.提案手法では,先行研究のようにイベントデータをイベントフレームまたはイベントボクセルとして処理するのではなく,時空間の三次元点群として処理する深層学習ネットワークにより,イベントカメラの特徴である時空間のスパース性を活かした人物姿勢および形状の推定を実現する.イベントデータおよび三次元の姿勢と形状から構成されるデータセットを用いた実験により,本提案手法の有効性を確認した.
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 2022-CVIM-231, 号 30, p. 1-8, 発行日 2022-11-11
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
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Ver.1 2025-01-19 13:48:00.844425
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