対数極座標空間の高次局所自己相関特徴に基づく物体認識

摘要

計算機の入力インターフェースとしてユーザのジェスチャを認識することができれば，従来の入力インターフェースであるキーボードやマウスに加え，更に計算機とユーザ間で円滑なコミュニケーションが可能となる．本稿ではユーザに対して拘束感や不自然な使用感を与えない非接触型センサである単眼カメラを用い，入力された画像からジェスチャを推定する手法を提案する．具体的には，まず，時系列画像を直交座標系から対数極座標系に変換を行ない，時間差分，空間差分，色情報を用いて手領域を抽出する．開始直後は，対数極座標の原点を取り込み画像の中心点とするが，手領域の抽出後は，手の位置と速度から次フレームの手領域の推定重心位置を対数極座標の原点として変換を行なう．手形状の識別は，対数極座標空間の高次局所自己相関特徴を用いた重回帰分析により行なう．これより，手形状と手の運動軌跡によりジェスチャ認識を行なう．対数極座標に変換することで，画像のデータ量を減らし計算コストの削減，特徴量の回転不変性を実現している．