2010 Fiscal Year Annual Research Report
個体適応人体3次元モデルを用いた高精度マーカレスモーションキャプチャに関する研究
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21700199
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
岩下 友美 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教 (70467877)
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| Keywords | モーションキャプチャ / 統計的形状モデル / 3D Thin-Plate Spline / 3次元人体形状復元 |
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| Research Abstract |
多数台のカメラにより復元した対象人物の3次元形状を,事前に用意された人体の3次元モデルへフィッティングすることで,関節角度などの詳細な動作を推定できる.しかし,人体形状には個体差があるため,対象人物と人体モデルの形状が一致していなければ,その動作の推定結果に誤差が生じてしまう.本研究では,標準人体モデルと数個の形状パラメータからなる統計的形状モデルを導入して,人体モデルに個体適応性を付与することにより,この問題の解決を図り,対象人物の人体形状と動作を精度良く推定するマーカレスモーションキャプチャを開発することを目的とする.本年度は,昨年度に構築した統計的形状モデルを用いた,対象人物の動作・体格推定を行った。ここで,統計的人体モデルは10個の関節を有する基本形状と11個の体格パラメータからなり,多様な体格の全身形状を少数のパラメータで表現できるという特徴を有する.対象人物の動作・体格の推定は,複数カメラによる対象人物のシルエット画像と画像上の二次元距離場を用いるもので,人物像に合う関節角・体格パラメータを高速に推定する,実験により,体格が一定の人体モデルを用いた従来システムに比べ,より高精度に動作を推定できることを確認した.また,統計的人体モデルの身長と対象人物の身長との比較を行い,システムの有効性を確認した.
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