自己増殖型SOMを用いた画像データベースからの手指形状の実時間推定

摘要

従来の手指形状推定では，特殊な機器が必要であり，実時間での推定が困難である等の問題があった．本研究では，手画像および角度データから得られたデータベースから類似画像を検索する手法により，50fps以上で動作するヒト手指推定システムを構築した．データベース構築時では，各画像を分割し，高次局所自己相関関数によって特徴を抽出した．各画像に対応した角度データは，データグローブによって取得した．特徴量と角度を組にし，自己増殖型の自己組織化マップを用いて分類をした．分類をしたデータをデータベースとして保存することで特徴量から角度を取り出せるシステムとした．手画像が高速カメヲを備えたシステムへ入力されると，各画像をデータベース構築と同様の手法で特徴化し，その距離によって推定を行なった．CPUクロック周波数2.8GHzのPCを用いた実験の結果，各画像につき20ms以内の処理時間で，高精度に推定が可能であった．