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J-GLOBAL ID：201702235090059151   整理番号：17A1396802

小児運動解析のための深さ画像における身体姿勢推定【Powered by NICT】

Body pose estimation in depth images for infant motion analysis

著者 (6件)： Hesse Nikolas (Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB, Gutleuthausstr. 1, 76275 Ettlingen, Germany) ,  Schroder A. Sebastian (Department of Paediatric Neurology and Developmental Medicine, Dr. von Hauner Children’s Hospital, Ludwig-Maximilians-Universitaet (LMU), Munich, Germany) ,  Muller-Felber Wolfgang (Department of Paediatric Neurology and Developmental Medicine, Dr. von Hauner Children’s Hospital, Ludwig-Maximilians-Universitaet (LMU), Munich, Germany) ,  Bodensteiner Christoph (Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB, Gutleuthausstr. 1, 76275 Ettlingen, Germany) ,  Arens Michael (Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB, Gutleuthausstr. 1, 76275 Ettlingen, Germany) ,  Hofmann Ulrich G. (Section for Neuroelectronic Systems, Neurosurgery, Medical Center - University of Freiburg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 1909-1912  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳児の運動解析は脳性麻ひなどの運動障害の早期発見に使用されている。自動化法の開発のために,小児の姿勢を正確に捕捉するのに重要である。3D関節位置を予測するための本システムは,ランダムシダを用いた最近導入されたピクセルごとの身体部位分類器,複数の増強を提案しに基づいている。訓練ランダムシダの前に特徴選択ステップを適用した冗長な特徴を含めることを回避する。同定し,誤分類画素を補正するために運動学的連鎖再重みづけスキームを導入し,入力深さ画像にPCAを行うことにより回転不変性を達成した。提案した方法は,乳児の多重記録に大幅に姿勢推定精度を改善した。グランドトルース角と予測された膝角度を比較することによって運動解析のための手法の適合性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴選択 ,  運動障害 ,  画素 ,  重みづけ ,  早期診断 ,  *子供 ,  身体部位 ,  乳児 ,  回転不変性 ,  自動化 ,  *動作分析 ,  脳性麻痺 ,  三次元
準シソーラス用語： グランドトゥルース ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 小児 ,  運動解析 ,  深さ画像 ,  身体 ,  姿勢推定