| 研究概要 |
人体の不規則で突発的な姿勢・動作のモデリングとして,体全体の動き,手指の動きのそれぞれについて研究を行なった.体全体の動きは,従来手法でしばしば用いられている,人体に特定した骨格モデルを用いるのではなく,不特定の多関節骨格モデルを用い,また関節の間の区間をフレーム間で多対多対応させることによって,遮蔽に強い動きの追跡を行なった.手指の動きのモデリングに関しては、手話の数字と仮名の指文字の中から34の姿勢を選び,人名などの数文字程度で構成される単語の認識を試みた.
多関節物体の認識に関する研究 多関節物体の動き認識においては,関節位置を抽出・追跡することが重要である.しかし,遮蔽によって体の一部が隠れたり,また関節が曲がっていたり伸びていたりするために,関節位置の抽出・追跡は一般に困難である.また,正確な関節の位置は,服や筋肉などのために必ずしも求まらない.このために,関節の数やつながり方などに制約をあらかじめ設けずに,未知の多関節物体として各フレームにおけるモデルを作成し,それらをフレーム間統合することによって補正するという手法を用いた.各フレームではシルエットの細線化によって関節位置とつながり方,関節間のセグメントを抽出し,フレーム間でセグメントを多対多で対応付けて,関節位置がいくつかのフレームで見失われても,追跡が可能である.
手の動作の認識に関する研究 手の動作のモデリングには,手の3Dモデルを作り,これを変形させ,平面に投影して各文字の輪郭をコード化した辞書を作成した.また実画像も同様に輪郭をコード化し,マッチングを行う.文字の間の「わたり」についても,3Dモデルから輪郭コードを生成してマッチングを行ない,文字認識の精度を向上させる.
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