| 研究課題/領域番号 |
18K11391
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
味八木 崇 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任准教授 (50511961)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 動作計測 / コンピュータビジョン / インタラクション / ヒューマンコンピュータインタラクション / 画像処理 / モーションキャプチャ / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
スポーツ教育やリハビリテーション等での利用を前提とした、スマートカメラ群による三次元人体動作計測プラットフォームの構築が本研究の目的である。従来プロスポーツ向けに利用されてきた赤外線反射マーカー式のモーションキャプチャシステムは、精緻な計測が可能である反面、非常に高価であり太陽光の影響などから屋外での利用に制限があった。また、身体部位にマーカーを貼り付ける必要があることから、教育現場での利用には不向きであった。これに対して本手法は、高速度撮影が可能な複数のカメラと機械学習手法を利用することで安価で適用範囲の広い動作計測システムを実現し、このためのソフトウェアと運動データの解析・蓄積基盤を整備した。
まず実験用高速撮像系の構築と統合処理についての実験を行った。撮像系であるスマートカメラを、ネットワークを介して複数台同期動作させることが可能なソフトウェア基盤の構築と、複数視点から得られた同期撮影データを利用して幾何的・時間的な制約を加えた機械学習ベースの姿勢推定手法についての検討を行った。さらに実証実験として、構築したシステムをスポーツトレーニングの現場で試用し、動作検証と今後の課題点の確認を行った。また、スポーツ教育に利用する為のビジュアルフィードバック手法についての試作と検討を行った。
このシステムによりスポーツ科学などの研究用途に限らず、将来的に広く教育用途に適用可能なモーションキャプチャ技術の実現が期待できる。
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