| 講演名 | 2008-09-06 Boostingを用いたボリュームデータからの人体姿勢推定(一般セッション,手,顔,身体表現の認識,理解) 平 亮介, 中澤 篤志, 竹村 治雄, |
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| 抄録(和) | ボリュームデータから人体姿勢推定を行う事例ベースの手法を提案する.人体モデルを用いた人体姿勢推定において,関節角の初期パラメータをどう得るかは重要な問題である.その問題に対し,本手法では,モーションキャプチャデータから多量のサンプル(事例)をk-mean法によりクラスタリングしておき,入力された被験者の姿勢に最も類似したクラスを選択することで解決する.クラス判別には,クラスタリングされたサンプルに対しAdaBoostアルゴリズムによる学習を行った,2値の識別器を用いる.特徴量には,3次元特徴であるVolumetric Featureを多次元特徴ベクトルとして用いる.最終的に,識別器から得られたクラスの代表姿勢を収束法によるモデルフィッティングの初期姿勢として用いることで,安定かつ正確な姿勢推定を行うことができる. |
| 抄録(英) | Recently, considerable research has been conducted on markerless human-body motion capture using volume data. Most studies have used articulated body models that consist of primitives such as cylinders or ellipsoids. However, the methods that use such models require very good initial parameters. This paper proposes a method to find the human posture parameter from just a single frame without any knowledge of previous frames. We first prepare sample volume data which takes various postures, and then cluster them according to the direction of body links. The volumetric feature vector is acquired for each sample and they are learned via the AdaBoost algorithm. The resulting classifier is used for estimating input volume data, and the matched class can be used as an initial parameter for tracking based methods. |
| キーワード(和) | 姿勢推定 / 事例ベース / ボリュームデータ / Volumetric Feature / Boosting |
| キーワード(英) | Posture Estimation / Case based approach / Volume Data / Volumetric Feature / Boosting |
| 資料番号 | PRMU2008-69,HIP2008-69 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2008/8/29(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Boostingを用いたボリュームデータからの人体姿勢推定(一般セッション,手,顔,身体表現の認識,理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human pose estimation using volumetric features and boosting approach |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 姿勢推定 / Posture Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 事例ベース / Case based approach |
| キーワード(3)（和/英） | ボリュームデータ / Volume Data |
| キーワード(4)（和/英） | Volumetric Feature / Volumetric Feature |
| キーワード(5)（和/英） | Boosting / Boosting |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平 亮介 / Ryosuke TAIRA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科 Grauate School of Infomation Science and Technology, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中澤 篤志 / Atsushi NAKAZAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科:大阪大学サイバーメディアセンター Grauate School of Infomation Science and Technology, Osaka University:Cybermedia Center, Osaka University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 竹村 治雄 / Haruo TAKEMURA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科:大阪大学サイバーメディアセンター Grauate School of Infomation Science and Technology, Osaka University:Cybermedia Center, Osaka University |
| 発表年月日 | 2008-09-06 |
| 資料番号 | PRMU2008-69,HIP2008-69 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 198 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |