JP2017227687A - カメラアセンブリ、そのカメラアセンブリを用いる手指形状検出システム、そのカメラアセンブリを用いる手指形状検出方法、その検出方法を実施するプログラム、及び、そのプログラムの記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
(a)手指は、多関節構造であるため形状変化が複雑である点。
(b)手指は、関節を曲げたり、握った場合に、輪郭線形状としては手指の甲や手指のひらに手指が隠れてしまう自己遮蔽が多い点。
(c)手指は、身体全体に対する部位の占める比率は小さいが、可動空間が広い点。
(A)被写体の手指に対するカメラレンズの方向の角度は非常に多様で角度範囲が広くなり、結果的に撮像画像のポーズも多様になり、データベースのデータ量が増加していた。
(B)また、被写体の手指とカメラレンズとの両者の間隔も非常に多様で被写界深度内に収まらない場合は焦点距離と画角の調整が必要になり、結果的に撮像画像の縮尺比率も多様で画像の拡大/縮小調整が必要になり、データベースのデータ量が増加していた。
(C)さらに、上記(A)の撮像画像のポーズが多様であることにも関係するが、手甲のみで手指の付け根が全く写っていない撮像画像や手甲さえ写っていない撮像画像も存在し、手指の推定が困難になっており、さらに、照合精度の向上も個人差対応の改善も部分的であり、照合結果を利用する各形状推定では、手指画像の指の関節が屈曲状態の同一輪郭線で異形状を識別することの改善も部分的になっていた。
(D)また、従来の撮像画像からの輪郭線、尾根線及び正規化及び平滑化した撮像画像を利用した照合では、上記したようにデータベースのデータ量が多いことから時間も多く必要であった。
を少なくとも有する。
映画などにおける人体のコンピュータアニメーションや、ゲームなどにおけるキャラクターの人間らしい動きの再現に、モーションキャプチャが多用されるようになった。また、人体動作のモーションキャプチャと併用して、顔の表情もリアルタイムでコンピュータアニメーションとして描画するシステムも実用に供するようになってきた。このような人体動作の映像編集に不可欠でありながら、まだ実用に供するレベルに至っていない最後の技術は「細かな手指動作のモーションキャプチャ」すなわち3次元手指形状推定技術(hand mocap)である。
個人差を持った(たとえば、太い指、短い指、親指が曲がっている、親指の付け根位置が手首に近い、掌が広い、示指と中指でVサインをした時に2指の間隔が広い、など)手指の形に対しても高精度で形状推定できるようにした。
とくに、指の太さ、長さ、掌の幅、親指の付け根位置の比率が異なる照合用データセットを作成することにより、高精度推定可能な照合用データベースの作成を効率的に行う。
とくに、ユーザの手指画像と照合用データセットの手指画像において、指の太さ、長さ、掌の幅、親指の付け根位置の比率に注目して比較決定する。
装置装着後にカメラ位置の微調整を行う際、カメラとユーザ手指との距離を微調整する場合は、
照合用データセットベースと入力画像とのシルエットが最も合うようにカメラ位置の微調整を行う。具体的には、五指それぞれの付け根から先端までの長さが最も合うようにカメラ位置を前後させる。
照合用データセットベースと入力画像とで手指の傾きが最も合致するように、
たとえば、両者の中指の傾きが合うようにカメラを回転させる。
照合用データベースは、手指関節角度情報と、それを元にCG編集ソフトにより作成した手指CGのシルエット情報と画像特徴量(たとえば高次局所自己相関)、そして尾根線情報を一つのデータセットとして構築する。様々な手指形状の様々な見え方に対するデータセットを集めたものを照合用データベースとする。照合用データベースの構成は図10の通りである。
手指形状推定時には、シルエット情報、画像特徴量、尾根線情報の3つを用いて、入力された手指画像と照合用手指データベースとの照合を行う。照合の結果、入力画像と最も類似する手指データセットが選ばれたら、推定結果として、そのデータセットが持つ手指関節角度情報を出力する。(その関節角度情報は、手指CG作成に使った情報である)。
カメラで撮像され入力された手指画像と、できる限り類似する手指データセットが選ばれるために、実際の推定に先立ち、手の甲側に取り付けたカメラ位置の微調整を行う。微調整は、次の2ステップにより行う。
ユーザは提案システムを装着し、入力画像からHLAC特徴量、尾根線情報、シルエット情報を算出する。算出した特徴量をもとにデータベースを探索して、入力画像と最も類似するデータセットを推定結果とする。最後に、推定結果のデータセットが持つ手指関節角度を出力する。以下に、その詳細を説明する。
入力画像と著しく異なる姿勢を持つデータセットを探索対象からはずすため、2段階の探索対象の絞り込みを行う。取得したシルエット情報と尾根線情報を用いて、後述するペナルティを算出する。
上記に示した手法で探索対象の絞り込みを行った後、推定対象として残った照合用データセットに対して類似度計算による探索を行う。類似度は、HLAC特徴量と上記で示したペナルティP1、P2を用いて、以下の式によって算出する。
データベースを全て探索した結果、類似度計算によって得られた類似度が最小のデータセットを推定結果とし、推定結果のデータセットが持つ手指関節角度を出力する。
図1の本実施形態に係る手指の形状を検出するシステムにおいては、情報処理装置1とカメラ35と表示装置100とを含み、情報処理装置1はカメラ35と表示装置100と通信接続される。
各種設定値記憶部71はあ情報処理装置1の各種設定値を記憶し、プログラム記憶部81は上記各部を動作させるためのプログラムを記憶し、制御部91は、上記各部を制御する。
制御部91、及び表示装置100
11 画像寸法調整部、
12 画像角度調整部、
13 撮像手指角度記憶部、
14 シルエット画像形成部、
15 尾根線画像形成部、
16 輪郭線抽出部、
17 画像特徴量検出部、
18 重畳画像形成部、
19 範囲外尾根線判定部、
20 候補画像絞り込み部、
21 手指/手甲各種寸法データ記憶部、
22 関節角度記憶部、
23 CG手指画像形成部、
24 グループ制御部、
25 CG手指画像データベース、
26 画像特徴量類似度計算部、
27 グループ判定部、
28 手指角度推定部、
29 データ出力部、
30 支持部、
31 支持柱、
32 基礎部、
33 カメラ取付部、
34 手甲固定部、
35 カメラ、
36 電源ケーブル、
37 無線アンテナ、
38 バッテリー、
51 手甲部、
52 手指部、
53 手指付け根部横断線、
54 親指、
55 人差し指、
56 中指、
57 薬指、
58 小指、
71 各種設定値記憶部、
81 プログラム記憶部、
91 制御部、
100 表示装置、
θ1 前方傾斜角、
θ2 側方親指側傾斜角。
Claims (10)
- 1台以上の小型のカメラと、装用者の片手の手甲部の近傍上空に前記カメラを設置できる支持部とを有し、
前記支持部は、
(a)前記カメラの画角内に前記装用者の片手の略全体が収められ、その時の焦点距離以上の長さを有する棒形状となるように、前記カメラの重量による応力が付与されても自立する強度と、角度変更可能な柔軟性との双方の特性を少なくとも有する材料により形成される支持柱と、
(b)前記支持柱を、前記手甲部の表面上から上に突出させて前記支持柱を支持可能なように接続及び設置でき、硬質な材料で、前記手甲部の表面に沿って、且つ、所定以上の面積を有するように平面的に形成された平面部を有する支持基礎部と、
(c)前記支持柱の先端部に設けられて前記カメラを設置できるカメラ取付部と、
(d)前記手甲部の表面上に配置された前記支持基礎部の少なくとも一部の上から押圧固定可能なように、前記手甲部の各指の付け根部を横断する方向に前記手甲部の周囲に巻回されるバンド形状、又は、前記支持基礎部の上面を全て押圧固定可能なように手袋の甲部の形状となるように、前記押圧固定時に破断しない強度と、前記手甲部の表面に沿って折り曲げ自在な柔軟性との双方の特性を少なくとも有する材料により形成される手甲固定部と、
を有し、
前記支持柱は、前記装用者の片手の前記手甲部に装着された後、前記手甲部における各指の付け根部を横断する線よりも指先側で、前記カメラが前記片手の略全体を撮像できるように、前記材質の柔軟性を利用して、少なくとも前記支持基礎部から突出する角度及び前記カメラに撮像方向に向ける角度が変更される、
カメラアセンブリ。 - 前記支持柱は、前記装用者の片手の前記手甲部に装着された後、前記装用者の片手の親指と人差し指の間から、前記カメラが前記片手の略全体を撮像できるように、少なくとも前記支持基礎部から突出する角度及び前記カメラに撮像方向に向ける角度が変更される、
請求項1に記載のカメラアセンブリ。 - 前記カメラ取付部が、前記カメラの取付位置を、前記装用者の片手が前記カメラの被写界深度を含めた焦点距離内になり、撮像された画像フレーム内の手指と手甲部のトータルの上下寸法が画像フレームの縦寸法に略一致するように前記カメラの光軸に沿って前後に摺動調整が可能であり、前記カメラの取付角度を、撮像された画像フレームの傾斜角度が事前に格納されている照合対象の画像フレームに一致する所定の角度となるように、前記撮像された画像を前記カメラの光軸の周囲に回転調整が可能である
請求項1又は2に記載のカメラアセンブリ。 - 前記支持基礎部の平面部が、前記支持柱との接続部を中心に前記手甲部の表面に沿って前記手甲部の左右及び前後の端部に向けて延伸されるように配置される、
請求項1〜3の何れか1項に記載のカメラアセンブリ。 - 請求項1〜4の何れか1項に記載のカメラアセンブリと、少なくとも一台の情報処理装置とを有して手指形状を検出するシステムであって、
前記情報処理装置は、
前記カメラから入力する各手指形状を撮像した画像データを記憶する撮像手指画像記憶部と、
コンピューターグラフィックス(CG)のプログラムにより手指の各部寸法比率及び手甲の寸法比率が異なり、且つ、手指のポーズも異なる多種のCG画像の手指画像を形成する仮想手指画像形成部と、
前記仮想手指画像形成部で形成された多種の手指画像のうち、前記手指の各部寸法比率及び手甲の寸法比率をリファレンスとして、前記各寸法比率が同じであるが、前記手指のポーズが異なる複数の仮想手指画像を同じグループに分類して、前記各寸法比率データと前記ポーズにおける各指の関節毎の角度データを各仮想手指画像毎に少なくとも含むデータセットとして格納する仮想手指画像データベースと、
前記撮像手指画像の手指の各部寸法比率及び手甲の寸法比率を判別して、前記仮想手指画像データベース中に前記グループ毎に分類されて前記各寸法比率データと共にデータセットとして格納されている前記複数の仮想手指画像から、何れの前記グループ内の前記複数の仮想手指画像を読み出すかを、前記各寸法比率データにより判別するグループ判別部と、
前記撮像手指画像記憶部に格納された撮像手指画像と、前記仮想手指画像データベースに格納された仮想手指画像との双方の画像について、輪郭線を有するシルエット画像を形成するシルエット画像形成部と、
前記撮像手指画像、前記仮想手指画像、又は、前記シルエット画像の何れかから尾根線画像を形成する尾根線画像形成部と、
前記シルエット画像と前記尾根線画像を重ね合わせて重畳画像を形成する重畳画像形成部と、
前記重畳画像の前記シルエット画像部分の内部範囲に、前記尾根線画像の尾根線が全て収容されているか、あるいは、前記シルエット画像部分の外部範囲にはみ出す前記尾根線があるかを判断する範囲外尾根線判定部と、
前記シルエット画像部分の外部範囲にはみ出す前記尾根線がある場合に、その重畳画像に含まれた画像の元画像の中の仮想手指画像を、後段の推定処理に用いられる候補画像から除外する候補画像絞り込み部と、
前記候補画像絞り込み部により絞り込まれた候補画像の各仮想手指画像に対して、入力された撮像手指画像との類似度を演算し、前記類似度が最小の仮想手指画像を判定し、前記類似度が最小の仮想手指画像を含む前記データセット内から、少なくとも前記各指の関節毎の角度データ含むデータを選択することで、前記類似度演算を含む推定処理を実施する手指角度推定部と、
前記推定処理の結果を制御対象の装置に向けて出力するデータ出力部と
を少なくとも有する手指形状検出システム。 - 前記撮像手指画像記憶部に格納された各手指形状を撮像した画像データに対して、撮像された画像フレーム内の手指と手甲部のトータルの上下寸法が画像フレームの縦寸法に略一致するように拡大又は縮小を行う画像寸法調整部と、
前記撮像された画像フレームの傾斜角度を事前に記憶装置に格納されている照合対象の画像フレームに一致する所定の角度となるように、前記撮像された画像を前記カメラの光軸の周囲に回転調整させる画像角度調整部と、
をさらに有する請求項5に記載の手指形状検出システム。 - 請求項1〜4の何れか1項に記載のカメラアセンブリを少なくとも一台の情報処理装置と共に用いて手指形状を検出する検出方法であって、
前記情報処理装置で、
前記カメラから入力する各手指形状を撮像した画像データを記憶するステップと、
コンピューターグラフィックス(CG)のプログラムにより手指の各部寸法比率及び手甲の寸法比率が異なり、且つ、手指のポーズも異なる多種のCG画像の手指画像を形成するステップと、
前記形成された多種の手指画像のうち、前記手指の各部寸法比率及び手甲の寸法比率をリファレンスとして同じであるが、前記手指のポーズが異なる複数の仮想手指画像を同じグループに分類して、前記各寸法比率データと前記ポーズにおける各指の関節毎の角度データを各仮想手指画像毎に少なくとも含むデータセットとして格納するステップと、
記撮像手指画像の手指の各部寸法比率及び手甲の寸法比率を判別して、前記グループ毎に分類されて前記各寸法比率データと共に格納されている前記複数の前記仮想手指画像から、何れのグループの前記複数の前記仮想手指画像を読み出すかを、前記各寸法比率データにより判別するステップと、
前記格納された撮像手指画像と、前記格納された仮想手指画像との双方の画像について、輪郭線を有するシルエット画像を形成するステップと、
前記撮像手指画像、前記仮想手指画像、又は、前記シルエット画像の何れかから尾根線画像を形成するステップと、
前記シルエット画像と前記尾根線画像を重ね合わせて重畳画像を形成するステップと、
前記重畳画像の前記シルエット画像部分の内部範囲に、前記尾根線画像の尾根線が全て収容されているか、あるいは、前記シルエット画像部分の外部範囲にはみ出す前記尾根線があるかを判断するステップと、
前記シルエット画像部分の外部範囲にはみ出す前記尾根線がある場合に、その重畳画像に含まれた画像の元画像の中の仮想手指画像を、後段の推定処理の候補画像から除外するステップと、
前記候補画像絞り込み部により絞り込まれた候補画像の各仮想手指画像に対して、入力された撮像手指画像との類似度を演算し、前記類似度が最小の仮想手指画像を判定し、前記類似度が最小の仮想手指画像を含む前記データセット内から、少なくとも前記各指の関節毎の角度データ含むデータを選択することで、前記類似度演算を含む推定処理を実施するステップと、
前記推定処理の結果を制御対象の装置に向けて出力するステップと、
を少なくとも実施する手指形状検出方法。 - 前記情報処理装置で、前記情報処理装置に格納された各手指形状を撮像した画像データに対して、撮像された画像フレーム内の手指と手甲部のトータルの上下寸法が画像フレームの縦寸法に略一致するように拡大又は縮小を行うステップと、
前記情報処理装置で、前記撮像された画像フレームの傾斜角度を事前に記憶装置に格納されている照合対象の画像フレームに一致する所定の角度となるように、前記撮像された画像を前記カメラの光軸の周囲に回転調整させるステップと、
をさらに実施する請求項7に記載の手指形状検出方法。 - 請求項7又は8の何れか1項に記載の検出方法を実施するプログラム。
- 請求項9に記載のプログラムの記憶媒体。
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