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J-GLOBAL ID：201702269954017551   整理番号：17A0994711

探索空間分割による適応アニールした粒子群最適化を用いたマーカーヒト姿勢追跡【Powered by NICT】

Marker-based human pose tracking using adaptive annealed particle swarm optimization with search space partitioning

著者 (3件)： Sharifi Ashraf (Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Harati Ahad (Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Vahedian Abedin (Department of Computer Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran)
資料名： Image and Vision Computing  (Image and Vision Computing)
巻： 62  ページ： 28-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0611C  ISSN： 0262-8856  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： 複数カメラからのデータに基づく関節構造の姿勢推定と追跡は,近年における多数の応用が見られた。本論文では,マルチビュービデオ列からのマーカーベースの人間の姿勢追跡アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムの目的は,高コスト市販ヒトモーションキャプチャシステムの代替として使用できる低コストモーションキャプチャシステムを提示することである。問題は身体姿勢モデルを定義する四十五のパラメータの最適化として定義され,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムの修正版を用いて解いた。この最適化の目的は,人体モデルを,ビデオフレームにおける2D標識座標に整合するかをはるかに定式化し,適応度関数を最大化することである。サンプリング共分散行列をPSO(粒子群最適化)の速度方程式の最初の部分で使用され,反復をアニールした。サンプリング共分散行列を適応的に計算した群におけるパラメータの分散に基づいている。このアルゴリズムにおける関心事の一つは,身体姿勢のモデルを定義するパラメータの高い数である。この問題に取り組むために,最適化状態空間骨格モデルの階層構造を利用した六段階に分割する。第一段階は,体の全体的な方向と位置を定義する六つのパラメータを最適化した。他の段階は右及び左手,右脚および左脚と頭部方向の最適化に関係している。提案した分割法は以前に最適化されたパラメータは,ソフト分割と呼ばれる各段階でいくらかの変動を可能にした。姿勢推定および行動認識(セイヨウナシ)データベース上での実験結果により,提案したアルゴリズムは,アニール粒子フィルタ(APF)とパラメトリックアニーリング(PA)法と比較したヒト運動追跡における低い推定誤差を達成することを示す。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： カメラ ,  *ヒト ,  *最適化 ,  データベース ,  アルゴリズム ,  *焼なまし ,  階層構造 ,  分割法 ,  定式化
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  共分散行列 ,  モーションキャプチャシステム ,  姿勢推定 ,  *粒子群最適化 ,  *探索空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 姿勢追跡 ,  マーカーヒトは姿勢推定 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  探索空間分割

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 (8件)： 探索空間 ,  適応 ,  アニール ,  粒子群最適化 ,  マーカー ,  ヒト ,  姿勢 ,  追跡