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J-GLOBAL ID：201702271223633505   整理番号：17A0110647

DBNモデルとKINECTデータに基づくゴルフ再構築【JST・京大機械翻訳】

DBN model-based golf swing reconstruction using Kinect data

著者 (5件)： Lu Dongyue (Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Huang Zhipei (University of Chinese Academy of Sciences) ,  Tao Guanhong (University of Chinese Academy of Sciences) ,  Yu Nenghai (Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences) ,  Wu Jiankang (University of Chinese Academy of Sciences)
資料名： Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao  (Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao)
巻： 33  号： 2  ページ： 204-212  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3074A  ISSN： 2095-6134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々のゴルフ運動に対する興味は過去10年間に爆発的に増加し、同時にゴルフ選手の数も著しく増加した。そのため、どのように一つの打者を訓練するかは、正確なと正確なイン動作を研究することはすでに研究者の注目を集めている。これらの研究において最も重要なステップはイン動作の捕獲と再構築である。今まで、KINECTを代表とする深度イメージング装置はその基礎条件の制限を受け、その捕獲したイン運動は運動中の肢体間の相互オクルージョンと肢体認識時に生じる混乱により十分な精度を失う可能性がある。本論文では,人間の関節の間の空間的関係と関節点の動的特性を記述するための動的BAYESIANネットワーク(DBN)モデルを提案した。また,このモデルに基づいて,ゴルフの再構成を実現した。実験結果は,このアルゴリズムが再構成精度が商用の光学的モーションキャプチャシステム(OMOCAP)を達成することができ,既存の深さ情報修正アルゴリズムよりも良好な性能を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オクルージョン ,  *ゴルフ ,  ネットワーク ,  *再構成 ,  アルゴリズム ,  撮像装置
準シソーラス用語： モーションキャプチャシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： golf swing reconstruction ,  dynamic Bayesian network model ,  Kinect

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： DBN ,  モデル ,  Kinect ,  ゴルフ ,  再構築