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J-GLOBAL ID：201702284384899617   整理番号：17A1392027

多重RGBDカメラを用いた人間の動きトラッキング【Powered by NICT】

Human Motion Tracking by Multiple RGBD Cameras

著者 (5件)： Liu Zhenbao (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Huang Jinxin (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Han Junwei (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Bu Shuhui (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Lv Jianfeng (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 27  号： 9  ページ： 2014-2027  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 消費者市場におけるMicrosoft Kinectのような低コスト深さカメラの出現は,日常にいるユーザに利用可能な運動追跡に基づく多くの室内応用とゲームとなった。しかし,低品質画像,失われた深さ値と雑音のため,そのようなカメラを介してヒト運動を追跡するための大きな課題である。本論文では,複数の低コストRGBDカメラの協調構造に基づく新しい人間のモーションキャプチャ法,これらの問題を効果的に避けることができるを提案した。この構造は単一カメラを使用したときに現れる体オクルージョンの問題を管理することも可能である。さらに,全プロセスは訓練データを必要とせず,これはこのアプローチは容易に展開し,手術時間を短縮した。データ源としての,各視野で得られたカラー画像,深さ画像,ポイントクラウドを使用し,初期姿勢は,異なるカメラからの複数の点雲を整列させることによりこの最適化フレームワークの中で抽出した。姿勢はフィルタリング手法を組み合わせたビデオストリームにおける新しい姿勢を推定するためにMarkovモデルに動的に更新した。提案アプローチの効率とロバスト性を検証するために,屋内シーンにおける三台のカメラによる多種多様な人間行動のを捕捉し,現在の最先端の方法と提案した方法のトラッキング結果を比較した。さらに,提案システムでは,より複雑な状況,複数のヒトは,シーン内で移動し,おそらく互いに閉塞ある程度で試験した。多重ヒトの作用が同時に追跡し,集団行動分析を支援する。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： オクルージョン ,  最適化 ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  ゲーム ,  *多重化 ,  フィルタリング ,  ヒト ,  人間行動 ,  品質 ,  *カメラ ,  モーションキャプチャ ,  カラー画像
準シソーラス用語： ビデオストリーム ,  Kinect , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  人間 ,  動き ,  トラッキング