| 研究課題/領域番号 |
21K12175
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
獅々堀 正幹 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (50274262)
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| 研究分担者 |
光原 弘幸 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (90363134)
大野 将樹 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (90433739)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021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 | 学習支援 / 拡張現実 / 深層学習 / 姿勢推定 / 3D |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2D被写体を3Dモデルに変換するためには，高額な3Dボディスキャナーが必要になる．本研究では，特殊な機材を必要とせずに，通常の環境で撮影された画像や映像に写っている2D被写体を3Dモデルに変換するシステムを開発する．近年，深層学習モデルを用いて3Dモデルを生成する技術が海外において活発に研究されており，学習済みの予測モデルも公開されている．しかし，外国人の身体データを学習しているため，外国人と体型差がある日本人に適用すると精度が低下する．そこで本研究では，既存の予測モデルに対して，学習データと被写体との体型差により起因する精度低下を緩和可能なシステムを開発することを目的とする.
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| 研究成果の概要 |
本研究では，画像や映像などに写っている2次元の画像から，被写体の3次元骨格情報を深層学習技術を用いて推定する技術を開発することを目的とする．従来，画像中の被写体の2次元骨格情報の推定は高い性能を発揮しているため，3次元骨格情報の推定は実用化レベルの精度が得られていない．そこで，本研究では同一人物では姿勢を変更しても骨格間の距離が変化しない点に着目した新しい推定手法を考案した．評価実験として，Human3.6Mデータセットを用いた実験より，全体的な平均誤差を改善することができた．また，推定骨格の関節間距離が正解骨格に近いほど効果が高まることを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実技を伴う教科では，実際の姿勢や動作，手技の動きなどを見せるために，事前に撮影した画像や映像をタブレット端末に配信し，実技教育を実践する教育現場が増えている．画像や映像を利用した実技教育は効率的に学習できるが，画像や映像を撮影した一方向からの視点でしか被写体を把握できず，身体に隠れた部分や視点を変更した内容が確認できないといった問題点がある．本研究成果を用いると，被写体の骨格情報を3次元で立体的に表示できるので，学習者は様々な視点から被写体を確認することで，学習効果が向上することが期待できる．
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