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AdaBoostを用いたボリュームデータからの人体姿勢推定

平 亮介, 大阪大学 特別研究報告, Feb. 2007.

論文概要

近年,人物の動作解析技術は多方面で利用され,この技術に関して多くの研究がなされている.人物の動作を解析するには姿勢を推定することが必要である.従来の手法の多くは,体に装着したデバイスを用いて関節の位置や角度を計測するが,デバイスを装着することは人物の自然な動きを阻害し,また装着の手間もあり好ましくない.そのため,本研究では複数のカメラで撮影した画像を用いてボリュームデータを作成し,あらかじめクラスタリングした姿勢にマッチングさせる事で姿勢を推定する手法を提案する.まず人体姿勢を関節角度を元にクラスタリングを行い,クラスごとにボリュームデータがそのクラスに属するかどうかを判別する分類器を用意する.分類器はモーションキャプチャデータから得たサンプル・ボリュームデータをAdaBoost アルゴリズムで学習することによって高精度化される.姿勢の判別には,ボリュームデータ内の直方体領域(サブボリューム) に含まれるボクセル値を値とした,新たな特徴量“Volumetric Feature” を定義して用いる.天井に設置された8 台のカメラで人体を撮影するスタジオを用いて姿勢推定システムを試作し動作実験を行ったところ,本手法が正しく姿勢推定を行えることが確認できた. (pdf file)

関連論文

  • "Boosting を用いたボリュームデータからの人体姿勢推定", 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)講演論文集IS-4-06, Jul. 2007. (pdf file)