| 研究概要 |
本研究では,直接的な3次元動作入力を基にした仮想環境との自然で効率的なインタラクションを実現する手法について研究を進めている.まず,そのための要素技術として,画像認識による非接触な3次元身体動作の計測手法を開発し利用する.非接触での身体動作の計測は,効率やそのスマートさから仮想空間と実空間とのシームレス化に重要であるという視点に立っている.本年度の主な研究成果は以下の通りである.
1.非接触な方式による実時間手指形状の推定
手指の形状はインタラクションに重要な情報であるという観点からビジョン技術を用いて手指形状を実時間で推定する手法について研究を進めた.今年度は,複雑背景下への対応,形状推定パラメータの増加(手首周りの回転角度の推定)など,昨年度の成果を更に発展させた.
2.身体姿勢計測のためのパラメータ推定法の開発
従来我々が開発していた,多視点画像解析による実時間身体姿勢推定アルゴリズムは,身体モデルにおいて,上腕,下腕などの各部位の長さは既知と仮定していた.今年度は,これらの既知としたパラメータをいくつかの基本姿勢を撮影した画像から推定する手法を開発し,従来の姿勢推定アルゴリズムの適用性を向上させた.
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