Human Pose Guide Ontologyを用いた静止画像内人物のポーズ分類

摘要

近年，多数のアイドルグループが人気を博しており,知名度や社会での影響力が大きくなっている.それに伴い，これらのアイドルの画像をポーズごとに分類し，鑑賞したいというニーズがアイドルフアン内で高まっている.本研究は,アイドルのポーズを分析し.ユーザーに代わって分類してくれるエージェントを提案する.提案手法は大きくポーズ推定とポーズ分類の2つの処理に分かれている.ポーズ推定によって取得できる画像内人物の体のパーツ位置情報を特徴ベクトルとし,ポーズ分類によって8つのクラスへと画像を分類する.ポーズ分類の際,分類精度をより高めるため，Human Pose Guide Ontology(HPGO)を提案する.HPGOは人体構造に関する制約条件を内包し，ポーズ推定で得られた体のパーツ位置情報に補正を加えることで，分類精度を高める働きをする.評価実験により,提案手法の有用性を示し，実験結果について考察を行う.%The preference about poses of the idol varys and there is a demand for selection of idol images according to their pose. We present an agent for classifying by the pose of idol in still images. In this work, we focus on still images of idol wearing swimsuits. For each image, we create the feature vectors such as line segments indicating size and location, orientations of ten body parts (head, torso, upper/lower arms/legs) in reference to Eichner's Stickman Pose Estimation. Moreover, in order to raise the accuracy of the classification, we propose Human Pose Guide Ontology (HPGO) to guide and constrain the feature vectors. Finally, we evaluate our approach and show its efficiency of HPGO.