| Project/Area Number |
11780253
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
天谷 賢治 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 助教授 (70251642)
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| Project Period (FY) |
1999 – 2000
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2000)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2000: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 1999: ¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | Human motion / Motion capture / Inverse Analysis / Image / Reconstruction / A Priori Information / 人体運動 / 逆問題 / 再構成 / データベース / モーションキャプチャー / クラスタリング / 先験情報 |
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| Research Abstract |
本研究では、1台のビデオカメラだけを用いて人体運動を撮影し、それより得られる時系列画像から人体の3次元運動を再構成する新しいモーションキャプチャーシステムを開発した。本システムは、奥行き方向の情報が欠如した単眼視画像列を入力とするために、その高精度な再構成は本質的に難しい。しかし、1台のカメラだけを用いるシステムは安価で簡便なモーションキャプチャーを提供する。また、たとえ大雑把ではあっても再構成された運動を修正し目標のアニメーションに仕上げることは、アニメーター達にとって無から全てを作り出すことよりも遥かに簡単であり効率的である。
本システムでは、まず人体の主要箇所にマーカーを取り付けた人間の運動を1台のビデオカメラで撮影する。そして、各時間の画像について、マーカーの2次元座標値から可能性のある全ての3次元姿勢候補を作成する。その姿勢集合の中から、人間の関節角度の限界を越えている姿勢、及び、時間方向に不連続な姿勢を排除する。更に、マーカーの位置を抽出する際に生じた誤差を補うために、マーカー座標値の信頼度に基づいて、各姿勢候補のまわりに乱数を用いて新たな姿勢を発生させ、姿勢集合を補強する。得られた姿勢候補のひとつひとつについて、ボディバランス、手足の対称性といった先験情報に基づいた得点付けを行う。最も高い得点(高い評価)を得た姿勢を推定姿勢として出力する。各時間について得られた推定姿勢列が再構成運動を構成する。
単眼視画像列から3次元運動を再構成する問題に対して、解空間を姿勢候補の集合として離散的に扱う手法、及び、先験情報に基づいた得点付けにより解を選択する手法は、本研究の大きな独創性のひとつである。
既知の3次元運動から生成された2次元画像列より再構成を行うシミュレーション、及び、実際の運動を撮影し再構成を行う実験の両方を行い、その再構成結果より本システムの有効性を検討した。
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