JP2019219989A - 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム - Google Patents
姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019219989A JP2019219989A JP2018117750A JP2018117750A JP2019219989A JP 2019219989 A JP2019219989 A JP 2019219989A JP 2018117750 A JP2018117750 A JP 2018117750A JP 2018117750 A JP2018117750 A JP 2018117750A JP 2019219989 A JP2019219989 A JP 2019219989A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- posture
- unit
- rotation
- person
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 35
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 19
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 abstract 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 210000003423 ankle Anatomy 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 1
Abstract
Description
この発明の第一実施形態は、映像(または複数の画像を時系列に並べた画像列)を対象として、姿勢変化の時系列性を用いて映像中の人物の姿勢を推定する姿勢推定装置および方法である。
第一実施形態では、直前の1フレームの姿勢推定結果を利用して姿勢推定が容易な向きに対象画像を回転および並進させた上で姿勢推定を行った。これに対して、直前の2フレームの姿勢推定結果を利用して、等加速度運動を仮定して姿勢推定が容易な向きに対象画像を回転および並進させた上で姿勢推定を行っても構わない。
第一実施形態では、直前のフレームの姿勢推定結果を用いるため、ある時刻のフレームで姿勢推定に失敗すると次の時刻以降のフレームの姿勢推定を続行することができなくなる。そこで、姿勢推定部14がある時刻のフレームの姿勢推定に失敗した場合、さらに前の時刻のフレームの姿勢推定結果を用いるようにしてもよい。そのために、変形例2の姿勢推定装置1は、図1に示すように、推定結果記憶部17をさらに備える。推定結果記憶部17には、現在のフレームの直近に姿勢推定に成功したフレームの姿勢推定結果を最新の姿勢推定結果として記憶する。また、新たなフレームの姿勢推定を行う度に推定結果記憶部17に記憶されている最新の姿勢推定結果を更新する。推定結果取得部16は、推定結果記憶部17に記憶されている最新の姿勢推定結果からフレーム中の人物の頭部と腰の位置を取得し、回転量決定部12へ出力するようにする。変形例1のように直前の2フレームの姿勢推定結果を利用する場合には、推定結果記憶部17が直近に姿勢推定に成功した2フレーム分の姿勢推定結果を記憶するように構成し、新たなフレームの姿勢推定に成功する度に記憶している姿勢推定結果を更新すればよい。
この発明の第二実施形態は、特定の動作を対象として、一連の動作の中でのフェーズ(動作全体の中での進行度合い)を推定し、フェーズごとにあらかじめ定められている回転量および並進量を読み出して利用する姿勢推定装置および方法である。
本形態の回転量決定部12は、フェーズ推定部22からフェーズの値pを受け取り、回転量テーブル読込部21から受け取った回転量テーブルからフェーズpに関連付けられた回転量θpと並進量(ap, bp)とを取得する。上記の例であれば、フェーズp=1のとき、回転量θp=Θ1であり、並進量(ap, bp)=(x1, y1)である。回転量決定部12は、回転量θpと並進量(ap, bp)とを回転部13へ出力する。
この発明の第三実施形態は、1枚の対象画像における姿勢推定結果のみを用いて対象画像中の人物の姿勢を推定する姿勢推定装置および方法である。
上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
10 映像記憶部
11 画像取得部
12 回転量決定部
13 回転部
14 姿勢推定部
15 逆回転部
16 推定結果取得部
17 推定結果記憶部
20 回転量テーブル記憶部
21 回転量テーブル読込部
22 フェーズ推定部
31 信頼度算出部
32 推定結果選択部
Claims (6)
- 人物が撮影された対象画像を人物の姿勢が推定可能な向きに回転させた回転後画像を生成する回転部と、
上記回転後画像から上記人物の姿勢を推定し上記人物の関節点の位置を表す姿勢推定結果を生成する姿勢推定部と、
上記姿勢推定結果に対して上記回転を元に戻す逆回転を行う逆回転部と、
を含む姿勢推定装置。 - 請求項1に記載の姿勢推定装置であって、
上記対象画像の時刻より前の時刻に撮影された直前画像に対する上記姿勢推定結果を取得する推定結果取得部と、
上記直前画像に対する上記姿勢推定結果から上記直前画像を人物の姿勢が推定可能な向きとするための回転量および並進量を決定する回転量決定部と、
をさらに含み、
上記回転部は、上記回転量および上記並進量に従って上記対象画像を回転および並進させるものである、
姿勢推定装置。 - 請求項1に記載の姿勢推定装置であって、
上記対象画像から所定の動作の進行度合いを示すフェーズを推定するフェーズ推定部と、
上記フェーズに対して定められた回転量および並進量を取得する回転量決定部と、
をさらに含み、
上記回転部は、上記回転量および並進量に従って上記対象画像を回転および並進させるものである、
姿勢推定装置。 - 請求項1に記載の姿勢推定装置であって、
上記回転部は、上記対象画像を所定の角度ずつ回転させた複数の回転後画像を生成するものであり、
上記姿勢推定部は、上記複数の回転後画像それぞれから当該回転後画像中の人物の姿勢を推定するものであり、
上記複数の回転後画像に対する上記姿勢推定結果それぞれについて信頼度を算出する信頼度算出部と、
上記信頼度の分布に基づいて上記複数の回転後画像に対する上記姿勢推定結果から上記対象画像の上記姿勢推定結果を選択する推定結果選択部と、
をさらに含む姿勢推定装置。 - 回転部が、人物が撮影された対象画像を人物の姿勢が推定可能な向きに回転させた回転後画像を生成し、
姿勢推定部が、上記回転後画像から上記人物の姿勢を推定し上記人物の関節点の位置を表す姿勢推定結果を生成し、
逆回転部が、上記姿勢推定結果に対して上記回転を元に戻す逆回転を行う、
姿勢推定方法。 - 請求項1から4のいずれかに記載の姿勢推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018117750A JP7066122B2 (ja) | 2018-06-21 | 2018-06-21 | 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018117750A JP7066122B2 (ja) | 2018-06-21 | 2018-06-21 | 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019219989A true JP2019219989A (ja) | 2019-12-26 |
JP7066122B2 JP7066122B2 (ja) | 2022-05-13 |
Family
ID=69097025
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018117750A Active JP7066122B2 (ja) | 2018-06-21 | 2018-06-21 | 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7066122B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021135592A (ja) * | 2020-02-25 | 2021-09-13 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 個体推定装置、個体推定方法、およびプログラム |
KR20220023553A (ko) * | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 한국전자통신연구원 | 휴먼 자세 추정 장치 및 방법 |
CN114870385A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-08-09 | 安徽理工大学 | 一种基于优化的OpenPose模型的立定跳远测试方法 |
WO2022239415A1 (ja) | 2021-05-13 | 2022-11-17 | 株式会社島津製作所 | 睡眠時動画解析方法および睡眠時動画解析装置 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018087853A1 (ja) * | 2016-11-09 | 2018-05-17 | 株式会社システムフレンド | 立体画像生成システム、立体画像生成方法及び立体画像生成プログラム |
-
2018
- 2018-06-21 JP JP2018117750A patent/JP7066122B2/ja active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018087853A1 (ja) * | 2016-11-09 | 2018-05-17 | 株式会社システムフレンド | 立体画像生成システム、立体画像生成方法及び立体画像生成プログラム |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
三木 大輔,外1名: "画像の歪曲に頑健な人物姿勢認識手法", 電子情報通信学会技術研究報告 VOL.117 NO.238, vol. 第117巻, JPN6021041674, 2017, JP, ISSN: 0004623067 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021135592A (ja) * | 2020-02-25 | 2021-09-13 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 個体推定装置、個体推定方法、およびプログラム |
JP7282704B2 (ja) | 2020-02-25 | 2023-05-29 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 個体推定装置、個体推定方法、およびプログラム |
KR20220023553A (ko) * | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 한국전자통신연구원 | 휴먼 자세 추정 장치 및 방법 |
KR102591325B1 (ko) * | 2020-08-21 | 2023-10-20 | 한국전자통신연구원 | 휴먼 자세 추정 장치 및 방법 |
WO2022239415A1 (ja) | 2021-05-13 | 2022-11-17 | 株式会社島津製作所 | 睡眠時動画解析方法および睡眠時動画解析装置 |
CN114870385A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-08-09 | 安徽理工大学 | 一种基于优化的OpenPose模型的立定跳远测试方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7066122B2 (ja) | 2022-05-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7066122B2 (ja) | 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム | |
JP5722502B2 (ja) | モバイルデバイスのための平面マッピングおよびトラッキング | |
CN104756155B (zh) | 合并多个地图以用于基于计算机视觉的跟踪的系统及方法 | |
US9154739B1 (en) | Physical training assistant system | |
CN111488824A (zh) | 运动提示方法、装置、电子设备和存储介质 | |
JP2015079502A (ja) | オブジェクト追跡方法、オブジェクト追跡装置、及び追跡特徴選択方法 | |
Gordon et al. | Flex: Extrinsic parameters-free multi-view 3d human motion reconstruction | |
EP4053736B1 (en) | System and method for matching a test frame sequence with a reference frame sequence | |
Gouidis et al. | Accurate hand keypoint localization on mobile devices | |
Nguyen et al. | Practical 3D human skeleton tracking based on multi-view and multi-Kinect fusion | |
WO2021140501A1 (en) | Motion matching analysis | |
JP5503510B2 (ja) | 姿勢推定装置および姿勢推定プログラム | |
JP2018142815A (ja) | 3次元データ取得装置及び方法 | |
JP2019012497A (ja) | 部位認識方法、装置、プログラム、及び撮像制御システム | |
CN111353347B (zh) | 动作识别纠错方法、电子设备、存储介质 | |
CN116523962A (zh) | 针对目标对象的视觉跟踪方法、装置、系统、设备和介质 | |
JP2019133331A (ja) | 画像認識装置、画像認識方法、および、画像認識プログラム | |
CN114998487A (zh) | 一种动画生成的方法、装置、设备及可读介质 | |
Zhang et al. | Adaptive local movement modelling for object tracking | |
JP7103998B2 (ja) | 骨格抽出方法、装置およびプログラム | |
JP2023527627A (ja) | 逆運動学に基づいた関節の回転の推測 | |
JP2020086511A (ja) | データ補正装置およびプログラム | |
Bowditch et al. | Context-based Data Augmentation for Improved Ballet Pose Recognition | |
WO2023127005A1 (ja) | データ拡張装置、データ拡張方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
Murakami et al. | Athlete 3D pose estimation from a monocular TV sports video using pre-trained temporal convolutional networks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20180621 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201023 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20211018 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211026 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211130 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220412 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220413 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7066122 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |