時系列形状の主成分分析に基づく人体・着衣の形状解析
辻良介 (0551086)
視覚システムによる人体の姿勢・運動情報の獲得により，様々な応用が期待される．そのためには，形状解析や身体部位の特定が基盤技術として重要であり，近年では遮蔽に対しても頑健な３次元情報に基づく手法が多く提案されている．しかし従来法では，処理コスト・非剛体着衣に対応不可・３次元復元誤差による性能低下などの問題を含んでいる．
本研究では上記問題の解決を目的とし，任意の人体・着衣のオンライン形状解析に基づく復元誤差の除去および各体節部位の特定を同時に実行できる手法を提案する．提案手法では，詳細解析により得られる対象の高精度形状の時系列変化を体節ラベル付で事前に学習し，この学習データと入力データとの比較による形状解析を行う．また，学習データ探索の高速化のため，時系列形状は主成分分析されて固有空間上の多様体として記録される．その固有空間上にオンラインで計算される入力形状を投影し，学習データ中から類似したデータを探索することにより，各体節情報をもった高精度形状を獲得する．この獲得形状とオンライン復元形状の比較により，目的とする各体節部位の特定および復元誤差の除去が可能となる．
提案手法の有効性を示すため，形状変化の大きい着物を着衣とした状態での
実験を行った．