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既設の多視点カメラシステムにカメラを加え計8台とし、身体測定時の死角を減らした。さらに、カメラレンズを歪の少ない広角レンズに一新し、鮮明な画像が得られるようになった。
予備実験で開発した多視点カメラからの身体姿勢推定手法は、胴体を胸部と腰部に分け、その連結点を両肩及び股関節の位置から推定するものであった。この手法は線形連立方程式を解くだけで姿勢を一意に決定することができるが、背伸び姿勢など肩の付け根が胴体に対して移動した場合には誤差が大きくなる。そこで、胸部と上腕の間に肩部位を加えることにより姿勢の自由度を増加させた。これに伴い胸部と腰部の連結点に加え肩部位と胸部の連結点を決定する必要が生じた。この二つの連結点を両肩及び股関節位置のみから一意に決定することは難しい。そこで、姿勢を保つエネルギーは最小であるべきとの拘束を加えて、二つの連結点、すなわち胴体の姿勢を一意に決定した。この計算は一次元の最適化問題を解くだけでよく、計算量はさほど増大しない。
予備実験で開発した手法は、手を上げない動作、例えば歩行動作などには問題無く使える。線形連立方程式の独立性・従属性と姿勢の関係を明らかにし、特定の動作には安定して使えることを明らかにした。
姿勢の推定を画像のコマごとに行えば、動作の追跡が行える。しかし、現在は姿勢の推定は腕と脚の体軸を手動で指定しているため、作業量は膨大となる。一方、姿勢の変化分は差分画像から容易に推定することができる。したがって、動画中の適当なコマで姿勢を推定しておけば、その姿勢に姿勢の変化分を累積するだけで動作の追跡が行える。累積によるドリフトを解消する追跡法を既に開発しているので、今回は新たに開発した姿勢推定法と組み合わせて動作の追跡を行った。
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