| 研究概要 |
本研究では,入力した人物の動画像から3次元姿勢を推定して,画像中の人物の姿勢と一致したCG画像を生成する.13年度は,姿勢推定部の基本的な問題に取り組み,1)姿勢推定の自動化と,2)ロバストネスの向上を行った.
1)姿勢推定の自動化
従来手法ではフレーム間の動作推定を自動的に行うことができるが,初期フレームでの位置合わせや,身体形状に合わせた人体モデルの作成等で人手が必要な部分が多い.これらの問題を解決して姿勢推定の自動化を行った.初期フレームの位置合わせ手法としては,まず人物画像のシルエットを抽出して,中心線に人体モデルを一致させる.最適化に拡張カルマンフィルタを用いることにより,入力データの信頼性を考慮に入れて高精度な推定を行った.
2)動作推定のロバストネスの向上
動作推定の過程で物理モデリングを併用することで,局所的な隠れや照明変化に対する姿勢推定の安定性を向上する手法を提案した
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