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J-GLOBAL ID：202002284494040990   整理番号：20A1825098

手首上の小型熱カメラで捕獲された深層学習ハンドシルエットによる指の連続的3Dハンド姿勢追跡【JST・京大機械翻訳】

FingerTrak Continuous 3D Hand Pose Tracking by Deep Learning Hand Silhouettes Captured by Miniature Thermal Cameras on Wrist

著者 (5件)： Hu Fang (Cornell University, Ithaca, New York, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai) ,  He Peng (Cornell University, Ithaca, New York, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, Zhejiang) ,  Xu Songlin (Cornell University, Ithaca, New York, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui) ,  Li Yin (University of Wisconsin-Madison, 6730 Medical Science Center, Madison, Wisconsin) ,  Zhang Cheng (Cornell University, Ithaca, New York)
資料名： Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies  (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)
巻： 4  号： 2  ページ： 1-24  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5681A  ISSN： 2474-9567  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： 本論文では,FingerTrak(連続3D指トラッキングと手姿勢推定を形状適合手首バンドに近接した4つのミニチュア熱カメラによる手姿勢推定を可能にする)を提案した。FingerTrakは,すべての指を見る必要なしに,全手姿勢(20指関節位置)を連続的に再構成する実現可能性を調査する。本システムは,手の輪郭,すなわち,低解像度(32x24)熱カメラを用いた手首からの手シルエットのみを観察することにより,全手姿勢を推定できることを示した。カスタマイズした深層ニューラルネットワークを開発し,これらのマルチビュー画像を学習し,3D空間における20関節位置を推定した。11人の参加者による著者らのユーザ研究は,このシステムが,同じ背景の下でテストするとき,6.46°の平均角度誤差と,異なるバックグラウンドの下でテストされたとき,8.06°を達成できることを示した。FingerTrakはまた,デバイスの再実装による有望な結果を示し,いくつかの複雑な姿勢を再構成する可能性を有する。本論文を,この技術の機会と課題の更なる議論で結論づける。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カメラ ,  再構成 ,  *三次元 ,  カスタム化
準シソーラス用語： *シルエット ,  姿勢推定 ,  多視点画像 ,  姿勢認識 ,  三次元空間 ,  *深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 手再建 ,  姿勢認識

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)： 手首 ,  捕獲 ,  深層学習 ,  シルエット ,  指 ,  3D ,  姿勢 ,  追跡