2024-03-28T18:22:26Z
https://niigata-u.repo.nii.ac.jp/oai
oai:niigata-u.repo.nii.ac.jp:00003001
2022-12-15T03:36:13Z
423:424:425
453:454
Computer Vision-Based Human Motion Capturing
CV技術による身体動作の解析
CV技術による身体動作の解析
山本, 正信
40342
動画像を使った動作解析の特徴は、身体に接することなく動作が測定できる点である。また、映像さえ残っていれば過去に遡って動作を解析することが可能である。本稿では、動画像による身体動作解析の現状や問題点を整理し, 今後の課題について考えることにする。動作解析のプロセスは, 4つのステップに分けることができる.まず、画像には身体以外にも様々な物体が写り込んでいることから、画像から身体像を抽出し, 身体部位を検出する.身体の多関節モデルを導入し, モデルを身体像に一致させることにより, 姿勢を測定するこの姿勢測定法は、順運動学手法と逆運動学手法に分けられる.動作は姿勢の変化分として、線形推定が可能である.姿勢は初期姿勢に変化分を累積することによっても得られるが, 変化分の推定誤差を抑える必要がある。得られた動作を編集することにより、新たな動作を生成することができる。
An computer vision-based motion capture has a remarkable advantage that it can measure a pose and motion of human body impermeable. This means that one can capture a human motion in movies or videos of the past. This paper surveies computer vision-based approaches for human motion capture, and proposes future directions. A process of these approaches is composed of four steps. The first step is to detect parts of human body from the image. The second step is model fitting to estimate the human pose. The model fitting can be established by direct or inverse kinematics approaches. The third step is to estimate the motion. Several constraints can determine the motion. The final step is to edit and replay the motion on computer graphics.
journal article
情報処理学会
2001-07
application/pdf
情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア]
66
2001
49
56
情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア]
AA11131797
09196072
https://niigata-u.repo.nii.ac.jp/record/3001/files/110002674641.pdf
jpn
http://ci.nii.ac.jp/naid/110002674641
一般社団法人情報処理学会
本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである