| 研究課題/領域番号 |
17500126
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
徐 剛 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (90226374)
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| 研究分担者 |
牛 暁明 立命館大学, COE推進機構, ポストドクトラルフェロー (40411243)
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| 研究期間 (年度) |
2005 – 2006
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| 研究課題ステータス |
完了 (2006年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2006年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2005年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 手指形状推定 / ジェスチャ認識 / ICA / パーティクルフィルタ / 時系列画像追跡 / ジェスチャー認識 / PCA / 3次元モデル |
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| 研究概要 |
本研究では、ビデオカメラが撮影した手の3次元の自由な動きをトラッキングし、その動きを3次元的にキャプチャする新しい手法を提案した。従来のモーションキャプチャと異なって、手にはマーカをつける必要がなく、また、特別な装置も必要としない。
人間の手は多くの関節を持ち、計算量を減らすため、手の形状をより小さな次元空間内で表現できるようにすることが必要となる。まず31動作の各関節角度をデータグローブによって取得した。ICAを適用した結果として得られた5個の独立な基底動作ベクトルが手の指1本1本の動きにそれぞれ対応しており、指の形状はそれらの基底動作に含まれる形状を用いてモデル化することにより、手の効率的な形状表現ができることを示した。
手が自由に動くので、指と指が重なったり、また、見えなくなった指が再び見えるようになったりする。そのため、キャリブレーション済みの複数台のカメラを使用する。あるカメラに見えていない指があっても、別のカメラに見えるので、オクルージョンの問題を解決できる。
モーションキャプチャは、各瞬間の手の位置姿勢形状パラメータ(5本の指に対応する5つのパラメータと手全体の回転および並進の6つ)を求めることで行われる。最適なパラメータは、手の3次元モデルを複数角度から撮影された画像に射影したときに、最も入力画像と合うものとして、パーティクルフィルタリングというアルゴリズムを用いて探索される。
本論文が提案する手法の有効性を、実際の時系列画像を使って手の自由な動きを3次元的にキャプチャできたことによって示した。論文中では、手を対象物体として論じているが、同様の手法は人体の動きにも適用でき、新しいタイプのモーションキャプチャの可能性をも示した。一方、処理速度がまだ実時間にはほど遠く、今後の課題とした。
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