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コンピュータビジョン技術による次世代モーションキャプチャ

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  • コンピュータビジョン ギジュツ ニ ヨル ジ セダイ モーションキャプチャ
  • Computer Vision-based Motion Capturing System

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動画像を使った動作計測の特徴は,身体に接することなく動作が測定できる点である.また,映像さえ残っていれば過去に遡って動作を計測することが可能である.本論文では,身体のロボットモデルをキーワードに,動画像による身体動作計測の現状や問題点を整理し,今後の課題について考えることにする.動作計測のプロセスは,次の3つのステップに分けることができる.まず,画像から身体像を抽出し,身体部位を検出する.次に,身体の多関節モデルを導入し,モデルを身体像に一致させ,姿勢を測定する.この姿勢測定法は,順運動学手法と逆運動学手法に分けられる,第3ステップは,動画像からの動作の逐次推定である.この推定は,動画像をガイドとしたロボットの動作計画と見なすことができる.各プロセスについて述べた後,さらに,得られた動作の編集による新たな動作の生成法について述べる.最後に,今後の課題として,単眼画像からの3次元姿勢推定,推定精度の評価,動画像からの身体形状推定,動作要因の推定,推定の自動化・高速化をあげておく.

A computer vision-based motion capture has a remarkable advantage that it can measure a pose and motion of human body impermeable. This means that one can capture a human motion in movies or videos in the past. This paper surveys computer vision-based approaches for human motion capture. A process of these approaches is composed of three steps. The first step is to detect parts of human body from the image. The second step is model fitting to estimate the human pose. The model fitting can be established by direct or inverse kinematics approaches. The third step is to estimate the motion. Several constraints can uniquely determine the motion. After explaining these processes in details, techniques generating new action from captured motions are described. Finally, future works are directed, that is, a human pose from an image, an evaluation of pose estimation, a human shape from motion, guessing causes of human action and automatic capturing human motion in real time.

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