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多視点階層型GPDMを用いた単眼カメラからの視点非依存3次元人物姿勢推定
松本 鮎美 三上 弾 ウ 小軍 川村 春美 小島 明
誌名
電子情報通信学会論文誌 D
Vol.J97-D
No.7
pp.1189-1201 発行日: 2014/07/01 Online ISSN: 1881-0225
DOI: 論文種別: 論文 専門分野: 画像認識,コンピュータビジョン キーワード: 姿勢推定, ガウシアンプロセス, 潜在空間モデル, 単眼カメラ, パーティクルフィルタ,
本文: PDF(2.1MB)>>
あらまし:
本論文では,学習済みの動作を対象として,人とカメラの相対的な位置関係(視点)が未知の単眼カメラ映像からの3次元姿勢推定手法を提案する.単眼カメラからの3次元人体姿勢推定問題の解法の一つとして,GPDMにより約50次元の3次元姿勢データを低次元空間に次元圧縮して事前モデルを学習する手法がある.この手法は,高次元の姿勢データから低次元潜在空間でのダイナミックスをモデル化することを特徴とし,安定した姿勢追跡に有効とされている.しかし,視点が既知であることが前提となるため,利用上の制約が大きい.本論文では,視点が未知の映像から3次元姿勢推定を行うためにGPDMを拡張した多視点階層型GPDMを提案する.提案手法では,視点ごとの2次元姿勢データを仮想的に生成し,視点依存の事前モデルを低次元潜在空間で構築する.これに加え,3次元姿勢データから学習した事前モデルと視点依存の事前モデルとの回帰関係をガウシアンプロセスで学習する.これらの関係を用いて,単眼カメラで撮影された映像から視点と3次元姿勢データを同時に推定する.実験より,視点が未知である場合やカメラが動く場合にも,従来手法と比較して安定した姿勢推定結果が得られることを確認した.
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