多数カメラを用いた両手手振りの検出

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  • タスウ カメラ オ モチイタ リョウテ テブリ ノ ケンシュツ
  • Multiple -camera- based Multiple -hand- gesture - tracking
  • 物体追跡：ヒューマンインタフェースのためのビジョン

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画像処理により両手の3次元位置・姿勢・形状を検出 追跡するシステムを提案する. 画像処理により手の動きを検出する際には カメラに対する手の姿勢の変化により観測される形状が変化する自己オクルージョンと 一方の手が他方の手を隠してしまう相互オクルージョンが大きな問題となる. 我々のシステムは 多視点画像を利用し観測に最適な視点を動的に選択することで これらのオクルージョンの問題を低減する. 左右の手の動きはそれぞれカルマンフィルタで追跡され 追跡結果に基づいて次フレームで利用する視点を選択する. 選択された視点のうち相互オクルージョンを含まない画像から得られる特徴量によりフィルタの更新が行われる. 手の姿勢は各カメラで得られる距離変換特徴から 手形状は姿勢推定結果に基づいて選ばれる最適視点画像で抽出される輪郭情報から それぞれ推定される. 本システムは仮想空間における物体操作等のユーザインタフェースとして広く応用できると考えられる.

We propose a method of tracking 3D position, posture, and shapes of human hands from multiple-viewpoint images. Self-occlusion and hand-hand occlusion are serious problems in the vision-based hand tracking. Our system employs multiple-viewpoint and viewpoint selection mechanism to reduce these problems. Each hand position is tracked with a Kalman filter and the motion vectors are updated with image features in selected images that do not include hand-hand occlusion. 3D hand postures are estimated with a small number of reliable image features. These features are extracted based on distance transformation, and they are robust against changes in hand shape and self-occlusion. Finally, a "best view" image is selected for each hand for shape recognition. The shape recognition process is based on a Fourier descriptor. Our system can be used as a user interface device in a virtual environment, replacing glove-type devices and overcoming most of the disadvantages of contact-type devices.

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