照合の誤り予測と見え変化の学習に基づく複雑背景下での手指形状推定

摘要

本論文では，一般的な背景の下で撮影された人の手指の時系列画像から，その手指形状を認識する方法について述べる.従来のactive contourによる輪郭追跡では，セルフオクルージョンによる急激な輪郭の変形を追跡するのは難しい.また，入力の画像特徴と手指モデルの酎象特徴とを照合する方法では，モデルの手指形状が入力と異なっていても，マッチしてしまうことがある.複雑背最やセルフオクルージョンによってエッジが抽出されなかったり，触などのテクスチャでエッジが抽出されるため，本来のオクルーディングエッジでないエッジを誤って照合してしまうことが原因である．入力画像からの手指エッジの検索の補助とするために，輪郭やオクルーディングエッジを用いて入力画像と候補モデルとの照合を行って，最もマッチする候補モデルを選ぶ必要がある．入力画像とマッチする候補モデルを見つけるた州こ．画像特徴に対する候補モデルの尤度モデルを構築して照合を行う．照合結果の手指モデルを手がかりとして入力画像中のエッジとモデルのエッジとを対応付けする．手指モデルの変数を変化させたときの見えの変化を学習させておくことにより，前時刻の推定結果をもとにモデルのエッジが入力画像中のエッジに合うように手指形状を変形させる.得られた手指の三次元形状から関節角度を決定する．実験結果によって本手怯の有効性を示す．