講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-10-13 14:20
画像の歪曲に頑健な人物姿勢認識手法 ○三木大輔・阿部真也(都立産技研センター) PRMU2017-93 |
抄録 |
(和) |
映像から人物の姿勢を認識する技術は異常検知などへの応用が期待されているが,現在市場に普及しているモーションキャプチャ機器のような,ステレオカメラや赤外線カメラなどの機器を利用した方法は,画角が狭く限られることや,近距離に存在する人物を認識することが困難といった課題があった.そこで,本研究では,広角・近
距離を撮像できるような広角カメラ映像から人物の姿勢を認識するための,画像の歪曲に頑健な人物姿勢認識手法を提案する.提案手法では多層の畳み込みニューラルネットワークを利用し,広角画像中の人物の関節位置を推定するためのネットワーク構造および,画像の歪曲に頑健とするための変形パラメータを推定するネットワーク構造を有する.評価では公開データセットを利用し,近距離および広角での認識が可能であることを確認した. |
(英) |
Predicting a human pose from an image is a technique used for detection of abnormalities. However, existing motion capture systems need complicated imaging devices such as stereo camera or infrared camera. It is also difficult to recognize an individual’s pose from a short distance using the devices in use today. In this study, we present a robust human pose estimation method using a distorted fisheye image with a device that can capture images from a wide-angle as well as at a close-range. We propose a multi-layered convolutional neural network architecture for estimating an individual’s joint positions and deformation parameters to enable robustness to image distortion. We confirmed the ability of wide-angle and close-range detection through the publicly available datasets. |
キーワード |
(和) |
人物姿勢認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 魚眼画像 / / / / |
(英) |
Human pose estimation / Deep learning / Convolutional neural network / Fisheye image / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-93, pp. 169-174, 2017年10月. |
資料番号 |
PRMU2017-93 |
発行日 |
2017-10-05 (PRMU) |
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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PRMU2017-93 |