| 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,マーカなどを全く用いず非接触,実時間で手形状を推定する手法を開発した.その概要は,画像からの特徴抽出,手の形状モデル,関節運動の拘束条件を組み合わせた逆運動学によるものである.
2.画像からの視線推定
直接操作インタフェースをさらに効率的に利用できるよう,ユーザを撮影した画像からユーザの視線方向を推定するアルゴリズムを開発した.画像から顔の向き,虹彩の形状位置をもとに,眼球モデルと画像特徴とのフィッテングを行い,視線を推定する.また,視線を用いたユーザインタフェースの枠組みについても検討した.
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