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J-GLOBAL ID：201902213511318799   整理番号：19A2925247

人体の自己閉塞を考慮した静止画像からの運動ビデオクローン生成のためのトレーニングフリー法【JST・京大機械翻訳】

Training-Free Method for Generating Motion Video Clones From A Still Image Considering Self-Occlusion of Human Body

著者 (5件)： Tsutsumi Teppei (Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan) ,  Nakamura Kazuaki (Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan) ,  Myojin Seiko (Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan) ,  Nitta Naoko (Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan) ,  Babaguchi Noboru (Graduate School of Engineering, Osaka University, Osaka, 565-0871, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIP  ページ： 509-513  発行年： 2019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： 本論文では,実世界で実行されていない動きを仮想的に実行する光現実的ビデオを生成する方法を提案する。これは動画像クローン(MVCs)としてそのようなビデオを参照する。提案した方法は,入力データとして2種類のソース情報のみを必要とする。すなわち,人Aがいくつかの動きを実行する参照ビデオ,および他の人Bの全身を含むターゲット画像である。これらのデータを用いて,著者らの方法は,人Aの運動が人Bの身体によって再実行されるMVCを生成する。著者らの方法は3D人体モデルも訓練段階も必要としないので,それはMVCベースのenter楽システムに適している。参照ビデオにおける人体の自己オクルージョンを扱うために,部分ベースのアプローチを採用した。右腕と左脚のような各部分に対して,最初に,目標画像からその骨格を抽出し,それを移動させて,参照ビデオにより表現される動きを再構成した。次に,骨格の元と移動位置の間の2Dアフィン変換を計算した。この変換を用いて,得られたMVCの各フレーム上にターゲット画像のテクスチャをマッピングした。最後に,各画素に対するそれらの線形結合を計算することにより,部分的アフィン変換を画素ごとに拡張し,その組合せ重みを画素と各部分の中心間の測地線距離に従って計算した。これにより,身体部分の関節周囲の自然出現を避けることができる。著者らの実験において,提案した方法は既存の方法よりも可視的に自然なMVCsを生成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 身体部位 ,  動画像 ,  アフィン変換 ,  画素 ,  三次元 ,  再構成 ,  オクルージョン ,  *クローン ,  二次元 ,  *録画装置 ,  測地線 ,  *静止画像
準シソーラス用語： 線形結合 ,  人体模型 , 【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 (8件)： 人体 ,  自己 ,  閉塞 ,  静止画像 ,  運動 ,  ビデオ ,  クローン ,  トレーニング