抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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一人称ビデオはオブザーバの作用の強力な物理的感覚を生成することができる。本論文では,運動からの力の問題に焦点を当てて 1)重力のような受動的力,2)運動(速度)と空間の物理的スケール,および3)スキーターンのバイクまたは盛土ルゴのようなオブザーバによるアクティブ力の感覚を復号化する。重力の感覚は,自然な画像で観察することができる。は2次元画像における重力方向を予測するためのこの画像手がかりを学習し,運動からの構造を用いた3D重力方向を推定する画像間予測を統合した。体は動的平衡状態にある時,物理的スケールの意味は我々を明らかにした。求心力,重力と身体傾斜角に関係する盛土変わり目におけるトルク平衡を活用することにより3D復元したカメラ運動の未知の物理的スケールを計算した。活性力とトルクは,剛体力学の物理学を通した3D自己運動を支配する。逆動力学最適化を用いて,直接3D世界構造,活性力,および付加的な受動力空気抗力と摩擦力のような2D再投影誤差(ビデオ)を最小化した。力推定のための著者らのバンドル調整の初期化として物理的スケールと重力方向と運動からの構造を用いた。著者らの方法は,重力とスケール回収の点でIMU測定と比較して定量的に等価な再構成を示し,活性行動認識タスクのための2Dオプティカルフローに基づく方法よりも優れている。慣性測定は得られないこの方法マウンテンバイク,都市自転車レース,スキー,パラシュートとspeedflying,wingsuit飛行の一人称ビデオに適用した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
