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J-GLOBAL ID：202002260318085577   整理番号：20A0875920

高速で流体の人間姿勢追跡【JST・京大機械翻訳】

Fast and Fluid Human Pose Tracking

著者 (4件)： Landolfi Lorenzo (PERCRO laboratory of perceptual robotics, Scuola Superiore Sant’ Anna,Pisa,Italy) ,  Tripicchio Paolo (PERCRO laboratory of perceptual robotics, Scuola Superiore Sant’ Anna,Pisa,Italy) ,  Filippeschi Alessandro (PERCRO laboratory of perceptual robotics, Scuola Superiore Sant’ Anna,Pisa,Italy) ,  Avizzano Carlo Alberto (PERCRO laboratory of perceptual robotics, Scuola Superiore Sant’ Anna,Pisa,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： RCAR  ページ： 24-29  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： カメラ画像に基づく人間の運動挙動における最近の進歩は,人間の動き追跡を過去よりもはるかにロバストにした。しかし,それらは依然として計算的に高価であり,それらは人間の姿勢のオンライン再構成を可能にしない。この文脈において,本研究は,最先端の方法のロバスト性を保ちながら,高周波数で2D人間姿勢を追跡するためのフレームワークを提示した。この結果をKalmanフィルタリングにより,高速Lucas-Kanade特徴マッチング法によるロバストな深い学習ベースの2D人間姿勢推定技術であるOpenPoseの最近の成功により達成した。これにより,異なるフレームレートにおける画像処理が可能になり,その結果,マルチレート測定更新が可能になる。推定の周波数はKalmanフィルタ時間ステップを設定することによって高く保たれる。この方法を,高速および低速運動の両方を含むいくつかの活動のビデオ上で試験した。結果は,再構成誤差の改善,再構成の速度の増加,高速運動の間のより良い追跡,および2つの測定からの追跡の損失をカバーする能力を示した。達成されたフレーム内(2つの利用可能な測定間)軌道推定周波数は1kHzと高かった。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： 写真像 ,  二次元 ,  画像処理 ,  学習 ,  録画装置 ,  低速度 ,  HF【周波数】 ,  Kalmanフィルタ ,  再構成 ,  *ロバスト性 ,  軌道推定
準シソーラス用語： マルチレート ,  フレームレート ,  特徴マッチング ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 流体 ,  人間 ,  姿勢 ,  追跡