確率モデルの学習に基づいた、単眼画像列からの人体の姿勢復元

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 14580427
• Research Institution: Hiroshima City University
• Principal Investigator: 林 朗 広島市立大学, 情報科学部, 教授 (60240909)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡田 正己 東京都立大学, 理学研究科, 教授 (00152314) ; 神原 利彦 広島市立大学, 情報科学部, 助手 (60285426) ; 末松 伸朗 広島市立大学, 情報科学部, 助教授 (70264942)
• Keywords: 姿勢の推定 / 人間の動き / コンピュータ・ビジョン / 機械学習 / 多様体学習 / モーション・キャプチャー

Research Abstract

近年,コンピュータを使って人間の体の動きを認識,解析する方法に関心が集められている.視覚監視,福祉ロボット,ヒューマン・インタフェースなどの分野の応用に期待できる.しかし,コンピュータで人体の認識することは容易な問題ではない.2次元画像から3次元姿勢を復元するという一般に共通する困難さ,人体の複雑さ,オクルージョンの発生などがあるからである.
これら問題を克服するためにステレオ視や人体の構造モデルとのマッチングを用いて,推定を行う手法が提案されている.これら手法では,複数台のカメラや精巧な人体構造モデルが必要であり,また,計算負担が大きいという欠点がある.
我々はこれら手法とは異なる機械学習アプローチによる推定手法を採用した.これまでにも機械学習アプローチを用いた手法が提案されている.その例として,Karaulovaの手法がある.この手法は,隠れマルコフモデルを用いて,与えられた画像に対応する人体の姿勢の推定を行った.この手法では,隠れマルコフモデルという離散空間モデルを用いて推定を行うため,姿勢の細かい変化を記述できないという問題が生じた.
我々は従来手法とは異なる姿勢と画像の表現手法を提案し,機械学習アプローチによる推定を行った.提案する表現手法は,動作を周期運動と仮定し,その周期運動の位相で画像、および姿勢を表現する状態空間モデル:Cyclic Motion Modelである.また,推定手法には逐次モンテカルロ法を用いて,画像列から動作の位相の推定を行い、推定された位相から姿勢を復元する.さらに,3次元人体モデルが与えられる場合には提案手法を拡張し,任意のカメラ方向からでも姿勢推定も可能にした.
本手法を用いて姿勢推定の実験を行い,提案手法の有効性を示した.今後の課題として,各種条件でのシミュレーション実験や実画像での実験が挙げられる.

Research Products

• [Publications] 江本光晴, 林朗, 末松伸朗, 神原利彦: "逐次モンテカルロ法を用いた単眼画像列からの姿勢推定"情報処理学会第66回全国大会論文集. 2-451-2-452 (2004)
• [Publications] 江本光晴, 林朗, 末松伸朗, 神原利彦: "周期的動作モデルを用いた単眼画像列からの姿勢推定"画像と認識・理解シンポジウム(MIRU2004). (2004)
• [Publications] 岩村篤樹: "学習を用いた単眼画像列からの姿勢の推定"広島市立大学大学院情報科学研究科修士論文. (2003)
• [Publications] 岩村篤樹, 林朗, 神原利彦, 末松伸朗: "学習による単眼画像からの人間の姿勢の復元"電子・情報関連学会中国支部第53回連合大会講演論文集. 590 (2002)