2008 Fiscal Year Annual Research Report
Project/Area Number |
08J05978
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
謝 英弟 Waseda University, 国際情報通信研究科, 特別研究員(DC2)
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Keywords | Human Gesture Recognition / A Modified RANSAC |
Research Abstract |
今年度は、動的カメラで取得した映像から移移動物体抽出技術であるModified RANSAC、およびシルエット分析による人物姿勢認識に要する技術の検討を行った。Modified RANSACに基づき、移動カメラで撮影した動画像から複数の移動領域を認識および抽出する方法を既に提案したが、抽出精度および計算効率が低いという問題があった。そこで、平成20年度では、精度向上に移動物体を抽出するのが目的とし、Guidance付のModified RANSACを提案した。具体的に、以前提案した映像上で連続の2フレーム間の関連で移動物体を抽出する代わりに、n枚連続フレームにおいて移動物体の領域を区切る技術である。すなわち、Contextual情報の利用を通り、精度を上げる目的を実現した。また、本技術は移動物体を抽出だけでなく、画像中からの楕円検出などの形状認識に関する課題にも適用できる。この応用で提案した手法の有効性を検証した。この成果は、移動物体検出および移動領域抽出についての前述の問題点を克服する見通しを与えるものである。本研究課題にたいし、後処理であるシルエットによる人物姿勢認識の後処理に非常に重要なアルゴリズム改善をした。一方、人物姿勢認識の処理で、映像上での人物移動から特徴を抽出し、姿勢および行動を識別することは目的としている。この研究ステップに関して、シルエット分析技術として、エッジ向き曲線による尺度-回転-平行移動-Invariantの輪郭線の記述子を提案した。具体的に前処理の移動物体抽出をされた結果により、輪郭上各画素の向方向を算出し、局所特徴として記録される(「EOC」と呼ばれる)。この特徴は尺度および平行移動においてInvariantであるが、回転-Invariantに対応していない。この弱点を克服するため、識別および分類の際に位相相関技術を採用した。これを用いて、時系列画像中の人物輪郭特徴を算出することに基づき、人物姿勢認識が行えることが期待できる。以上の研究成果を、国内会議2件および査読付き国際会議1件として発表した。また、ジャーナル論文を1件投稿予定である。
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Research Products
(4 results)