| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 5k |
| セッション名 |
| デジタルコンテンツ |
| 講演日 |
| 2022/09/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-205教室 |
| 講演番号 |
| I-011 |
| タイトル |
| 大局座標で測位可能な慣性型モーションキャプチャーの開発 |
| 著者名 |
| 渡部大基, Oky Dicky Ardiansyah Prima, |
| キーワード |
| MoCap, 3Dモデリング, LSTM, 大局座標系 |
| 抄録 |
| モーションキャプチャ（MoCap）は，身体の動きを3次元的に定量化する技術であり，スポーツやリハビリテーションなどの分野で利用されている．特に慣性型MoCapは広域の運動計測に有効であり，その高い携帯性から普及が進んでいる．しかし，慣性型MoCapで得られるモーションデータは一般に局所座標系で記述されるため，移動距離を把握することが困難であった．本研究では，LSTMを用いて時系列のモーションデータから身体の移動量を推定し，モーションデータに対して局所座標系から大局座標系への変換を提案した．実験では，大局座標系が推定可能なNotchと比較した結果，本変換手法は歩行に加えてジャンプなどの動作に対する推論に利用できることが分かった． |
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