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【24h】

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

机译:无需背景或衣物即可进行无标记手势识别的手臂姿势估计方法

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摘要

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.
机译:手势有望成为机器人与人之间交流的有力工具。因此,已经对基于对人类社会有用的视觉识别人的姿势和手势的系统进行了研究。在不使用标记物且不会给用户带来沉重负担的方法中,测量通常在假设简单背景和衣服的特殊环境中进行。然而,为了使在一般环境下运行的系统识别姿势,期望一种不依赖于背景或衣服的方法。因此,我们提出了一种使用平行立体声相机而没有麻烦限制的用于姿势识别的手臂姿势估计方法。在该方法中,确定骨骼模型的姿势,以使投影到左右图像上的骨骼模型附近的三种类型的小区域内的特征匹配度最大化。为了验证该方法的有效性,我们将直接指示手臂位置的手臂位置与该方法的手臂位置进行了比较。

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