| 講演名 | 2007-09-04 オンライン事例ベース人物姿勢推定のための高速近傍探索手法(テーマ関連セッション5,顔・ジェスチャの認識・理解) 佐川 裕一, 下坂 正倫, 森 武俊, 佐藤 知正, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 我々は複数カメラから復元する3次元ボクセルデータを入力としたマーカレスモーションキャプチャシステムの研究を進めている.本システムは事例ベース推論に基づいており,事前に出力姿勢の正解候補群を用意しておき,入力データに最も適合する正解候補を推定結果として出力するものである.この枠組みでは人物姿勢推定のタスクがボクセルデータと正解候補群間のマッチング処理にまで簡潔化され,従来の手法と比較して全体の計算コストを抑えることができる.しかし,正解候補数の増大に伴う類似度導出処理の計算コストの増大がシステムの実時間性を妨げる場合がある.そこで,類似度導出処理を適用する正解候補を絞り込む目的で,Parameter Sensitive Hashing (PSH)と呼ばれる高速近傍探索手法を導入する.PSHはハッシュ表を利用した手法であるが,ハッシュ表と対応付けられるハッシュ関数(ハッシュ値を出力する)の構築過程に冗長性が伴う.本稿では,PSHのハッシュ関数の冗長性を軽減する手法として,Sparse Incremental PSHを提案する.本手法の導入により,計算コストの削減,絞り込み精度の向上等の効果を得ることができる.従来の数十倍の正解候補に対して実験を行い,検索の精度を維持したまま計算コストを軽減できることを示す. |
| 抄録(英) | We have been working on a marker-less motion capture system that works in a multiple camera environment. This system assumes 3D voxel data to be the input, while discrete human posture data is assumed to be the output. The discreteness of human posture data is provided by an example-based approach, which constructs human posture candidates from a large motion capture database beforehand. During the estimation process, the most appropriate candidate will be chosen through a simple similarity calculation between voxel data and posture candidates. This approach will drastically reduce the computational cost. compared to conventional methods, but increase of candidates will possibly lead to considerable computational cost. Therefore, prior to the similarity calculation phase, we introduce a near-neighbor search metric, which drastically decreases the similarity caculation frequency and the total computational cost. In this paper, we present a novel near-neighbor search metric, which is capable of dealing with much more candidates than the metric presented before, and yet maintaining the speed needed for online processing. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2007-84,HIP2007-93 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
|---|---|
| 開催期間 | 2007/8/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | オンライン事例ベース人物姿勢推定のための高速近傍探索手法(テーマ関連セッション5,顔・ジェスチャの認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Fast Near Neighbor Search Metric For Online Example-Based Human Pose Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐川 裕一 / YUICHI SAGAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学 University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 下坂 正倫 / MASAMICHI SHIMOSAKA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学 University of Tokyo |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 森 武俊 / TAKETOSHI MORI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学 University of Tokyo |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 知正 / TOMOMASA SATO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学 University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2007-09-04 |
| 資料番号 | PRMU2007-84,HIP2007-93 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 206 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |