背景や服装によらないマーカ無しの身振り認識のための腕姿勢推定法

摘要

Gesture recognition is strong tool for communication between the robot and human. Many researchers work the vision-based system that recognize the gesture/posture of human for serving human society. Most research for markerless gesture recognition is user-friendly interface. However it has constraints that the environment have to be simple background and tite clothes. In the daily life, it is preferable that the robust markerless gesture recognition in any background and clothes is available. We propose the finned skeleton model for markerless gesture recognition by using the parallel stereo camera. To evaluate validity of our method, we compared with estimated position by our method to it by manual.%ロボットと人とのコミュニケーションにおいて身振りは強力なツールと期待される．そのため人間社会に役立つビジョンベースで人の姿勢および身振りを認識するシステムの研究が行われてきた．ユーザに大きな負担とならないマーカを用いない方法では，単純な背景や服装を前提とした非日常環境の下で計測される場合が多い．しかし一般的な環境で運用するシステムに姿勢を認識をさせるためには，背景や服装に依存しない方法が望ましい．そこで我々は平行ステレオカメラを用いて，煩わしい制約のない身振り認識のための腕姿勢推定の一手法を提案する．本方法では，左右画像上に投影された骨格モデル近傍の3種類の小領域内の特徴一致度が最大となるように骨格モデルの姿勢を決定する.本手法の有効性を検証するため，腕位置の直接指示による腕位置と本手法による腕位置とを比較した．