文献

J-GLOBAL ID：201502296868133266   整理番号：15A0358295

検出による追跡と統合したラベル-グリッド分類子を用いたチームスポーツビデオにおける下半身姿勢推定

Lower Body Pose Estimation in Team Sports Videos Using Label-Grid Classifier Integrated with Tracking-by-Detection

著者 (4件)： HAYASHI Masaki (Keio Univ.) ,  OSHIMA Kyoko (R&D Div., Panasonic Corp.) ,  TANABIKI Masamoto (R&D Div., Panasonic Corp.) ,  AOKI Yoshimitsu (Keio Univ.)
資料名： IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications (Web)  (IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications (Web))
巻： 7  ページ： 18-30 (J-STAGE)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U0116A  ISSN： 1882-6695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筆者らは検出による追跡技法と統合したチームスポーツビデオ用の人間の下半身姿勢推定手法を提案した。提案ラベル-グリッド分類子は追跡子からの追跡したウィンドウのグリッドヒストグラム特徴量を用いて,そのクラスがグリッド上の候補関節位置に対応するマルチクラス分類子のクラスラベルとして特定の関節の下半身関節位置を推定する。様々な型のプレーヤの姿勢及び1つのチームスポーツ内の指向勾配のヒストグラム特徴量の規模を学習する事によって,筆者らの手法は例えプレーヤに動きぶれがあり,低解像度画像だったとしても一般的な視覚ベース人間の姿勢推定技法である動きモデル回帰あるいは部分ベースモデルの必要なしに姿勢を推定できる。更に,筆者らの手法は部分検出子ベース手法が1つのモデルのみを用いては推定する事が難しいと検出する部分遮蔽を有した姿勢及び非直立側姿勢を推定できる。実験結果は併走姿勢及び非歩行姿勢用の筆者らの手法の利点を示した。また,その結果はチームスポーツビデオにおける大きな姿勢の多様性及び規模に対する筆者らの手法のロバスト性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *人間 ,  *推定 ,  *追跡 ,  検出 ,  身体部位 ,  計算機アルゴリズム ,  特徴選択 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： HOG特徴量 ,  ランダムフォレスト ,  下半身 ,  *姿勢推定 ,  分類子

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (10件)： 追跡 ,  統合 ,  ラベル ,  グリッド ,  分類子 ,  チーム ,  スポーツ ,  ビデオ ,  下半身 ,  姿勢推定