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J-GLOBAL ID：201302296705177890   整理番号：13A1144954

3D変形可能整合からの教師なし骨格抽出とモーションキャプチャ

Unsupervised skeleton extraction and motion capture from 3D deformable matching

著者 (5件)： ZHANG Quanshi (Center for Spatial Information Sci., Univ. of Tokyo, JPN) ,  SONG Xuan (Center for Spatial Information Sci., Univ. of Tokyo, JPN) ,  SHAO Xiaowei (Center for Spatial Information Sci., Univ. of Tokyo, JPN) ,  SHIBASAKI Ryosuke (Center for Spatial Information Sci., Univ. of Tokyo, JPN) ,  ZHAO Huijing (Key Lab. of Machine Perception (MoE), Peking Univ., CHN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 100  ページ： 170-182  発行年： 2013年01月16日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,Kinectにより集められた3D点群系列から複雑な関節のあるオブジェクトの骨格抽出のための新手法を報告した。Kinectは3D情報を,いかなるマーカー,2Dから3D移行仮定,および特徴点抽出なしに直接提供するので,本アプローチは従来のビデオベースおよびステレオベースのアプローチより頑健であった。オブジェクト上の生の3Dポイントを追跡し,オブジェクトの骨格を決定するために,そのポイント軌跡を利用した。Markov確率場(MRF)変形モデルに基づいた3D非剛体整合により,ポイント追跡を実現した。非剛体整合の大きな計算コストを低減するために,疎密手続きを提案した。知る限りでは,これは最初の,ポイント追跡による3D点群系列からの高変形可能オブジェクトの骨格抽出であった。実験により,本手法の優れた性能と,抽出された骨格がモーションキャプチャに上手く適用されることを実証した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： パターンマッチング ,  *骨格 ,  *モーションキャプチャ ,  *抽出 ,  データ ,  標識 ,  モデル ,  変形
準シソーラス用語： Markov確率場 ,  マーカ ,  点群データ ,  変形可能モデル

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)： 3D ,  整合 ,  教師 ,  骨格 ,  モーションキャプチャ