時系列形状の主成分分析に基づく人体・着衣の形状解析

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タイトル別名
  • ジケイレツ ケイジョウ ノ シュセイブン ブンセキ ニ モトズク ジンタイ ・ チャクイ ノ ケイジョウ カイセキ
  • Shape Analysis of a Human Body Wearing Clothing Based on PCA of Time-series Volume Data

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抄録

人体の3次元復元形状に対して，復元誤りの修正および各体節領域の特定を同時にオンライン実行できる手法を提案する．提案手法は，任意の人体や形状変化の大きな非剛体着衣にも適用可能であるという特徴を持つ．本手法は，詳細解析により得られる対象の高精度形状の時系列変化を体節ラベル付きで事前に学習し，この学習データと入力データとの比較による形状解析を行う．また，学習データ探索の高速化のため，時系列形状は主成分分析して固有空間上の多様体として記録する．その固有空間上にオンラインで計算される入力形状を投影し，学習データ中から類似データを探索する処理を階層的に行うことにより，各体節情報を持った高精度形状を安定に獲得する．この獲得形状とオンライン復元形状の比較により，目的とする各体節領域の特定および復元誤りの修正が可能となる．提案手法の有効性を示すため，形状変化の大きい着物を着衣とした実験を行った．

We propose a method for simultaneously refining the reconstructed volume of a human body with loose-fitting clothing and identifying body-parts in it online. A set of temporal target volumes, acquired by a sophisticated 3D reconstruction algorithm, with body-part labels is learned in advance. The temporal volume data is learned using PCA and stored as a manifold in the eigenspace. Each volume reconstructed online is projected into the eigenspace and compared with the manifold in order to find similar high-precision data with body-part labels. Experimental results demonstrate that our method can refine the volume including loose-fitting clothes and identify its body-part labels online.

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