講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-10-21 14:30
単眼カメラからの人物3次元動作獲得における階層的学習モデルの提案 ○松本鮎美・ウ 小軍・若林佳織・松浦宣彦(NTT) MVE2010-56 |
抄録 |
(和) |
単眼カメラ映像から人物の3次元動作を安定して推定するために,事前知識として階層的な非線形確率モデルを用いる方法を提案する. 近年,単眼カメラ映像から人物3次元動作を推定する手法として,事前学習により,高 次元な3次元動作データを GPLVM や GPDM 等の非線形かつ確率的な次元圧縮手法で低次元化し,その状態空間モデルと2次元映像中の人体の観測位置等の観測データをフィッティングすることで3次元動作を推定する手法が有効とされている. しかし,従来の GPDM 等を用いた手法では,学習時に全身の 3 次元動作データから一つのモデルを構 築するため,推定時に理想的には全身の情報が観測される必要があり,2次元映像中の人体の全身の動作情報を安定して観測することが本質的に難しいため推定結果が不安定となる. 本手法では,一つの動作に対して,従来の GPDM によって人体の全身情報を学習することに加え,人体の一部の情報に関して同様に学習を行い,2 つのモデル間の関 連をガウス過程でモデル化する. このことにより,観測データとして,2次元映像から人体の一部の情報のみが与えられた場合にも全身の3次元動作推定を実現することを目指す. 本報告では,二つのモデル間の学習を定式化し,一 部の情報から学習したモデルから全身の動作情報を再構築出来ることを示す. |
(英) |
We propose a robust method to estimate 3D human motion from monocular camera. In recent years, nonlinear and probabilistic dimensional compression technique such as GPLVM and GPDM are used as prior knowl- edge to estimate 3D human motion from monocular camera. However, in these traditional methods, one prior model on full body made from one 3D human motion. From 2D pictures, generaly, it is diffucult to track the whole body motion, which damages the estimation results greatly. We learn two model for one 3D human motion data by GPDM, full body’s model and part body’s model. Furthermore, we formulate the connection of two models by a gauss process. We aim at realizing 3D human motion estimate of the whole body when only part information of the human body was given from a 2D picture as observation data. By this report, we formulate learning between two models and show what can rebuild the full body’s 3D human motion from the model that I learned from part body’s model. |
キーワード |
(和) |
人体姿勢推定 / 階層的学習アルゴリズム / 人物トラッキング / 単眼カメラ / Gaussian Process / / / |
(英) |
Model-Based Human Pose estimation / monocular image / human tracking / hierarchical learning model / Gaussian Process / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 238, MVE2010-56, pp. 19-24, 2010年10月. |
資料番号 |
MVE2010-56 |
発行日 |
2010-10-14 (MVE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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MVE2010-56 |
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