Deep Learning
口頭発表
3次元ベクトル場を導入したCNNによる人体の3次元姿勢推定
- Author
- 小松悠斗, 白木克俊, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像センシングシンポジウム, 2020
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人体の姿勢推定は対象の関節位置を推定する問題であり，動作認識やモーションキャプチャ等に用いられるため，広く研究されている．近年，高精度な2 次元の姿勢推定手法が提案されているが，モーションキャプチャなどに活用するためには，奥行きを含めた3次元の姿勢推定が必要である．3次元の姿勢推定手法として，Zhou等はWeakly-supervised Approachの手法を提案している．本手法は，複数のステージでの学習により汎化性を確保している．しかしながら，オクルージョンがある部位の特徴を捉えることは難しいため，depth推定精度が低下することがある．そこで本研究では，3次元ベクトル場を考慮した3次元姿勢推定を行うことでdepth推定の高精度化を行う．3次元ベクトル場は，関節間の位置情報と方向情報を含んだ特徴表現である．3次元ベクトル場を推定するために，提案手法では3次元ベクトル場推定モジュールを導入する．