Innovative Tech
密集で隠れている人の姿勢をリアルタイム追跡 複数カメラで正確に
Innovative Tech：
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
中国の清華大学と天津大学の研究チームが開発した「4D Association Graph for Realtime Multi-person Motion Capture Using Multiple Video Cameras」は、複数のビデオカメラを使用し、リアルタイムで多人数のモーションキャプチャーを行うシステムだ。近接した密集状態でも、マーカーレスで高精度なトラッキングを行う。
5台のRGBカメラ（解像度2048×2048）を使用して5人分の動作を30fpsでキャプチャーしている様子
1台のカメラから多人数の動きを捉えるモーションキャプチャーシステムでは、それぞれが重なり合うことで隠れる領域（オクルージョン）があると、精度を落としてしまうという問題を抱えている。
複数のカメラで周囲を囲むように捉えた場合は、オクルージョンの問題を大幅に軽減できるが、現状では近接した密集下でのリアルタイム性能と高品質のキャプチャーは両立できない。
本手法では、5、6台の同期したマルチビュービデオカメラのみを使用して、オクルージョンがあっても安定したリアルタイムの多人数モーションキャプチャーシステムを可能にする。
本手法の出力結果。オクルージョンが激しくても安定したキャプチャーを行う
提案するフレームワークは4次元アソシエーショングラフと呼ばれ、各次元（画像空間、視点、時間）を等しく同時に扱う。多視点カメラからの画像を入力に、現在のフレームで検出された2次元骨格関節と、前のフレームで検出された3次元骨格関節をグラフのノードとし、ノード間の信頼度を計算してエッジを構築する。
本手法の概要図
このように計算したモデルは、オクルージョンの多い密接な相互作用運動の検出に強く、リアルタイムで3次元スケルトンの再構成を実現するという。これまでの類似研究と比較した実験でも、定量的に上回る結果を報告した。
人同士が重なり見えない領域ができた時の精度比較。（左）従来の手法（右）本手法
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
ITmedia NEWSに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
SpecialPR
本日の新着記事
アクセスランキング
-
1
Google、プライバシーポリシーに「Gmail」「Googleフォト」のデータを広告に使う例外を追加 回避方法は
-
2
「年齢は合ってますが、人間ではありません」 6歳の飼い猫に届いた“進研ゼミの案内” なぜ届いたのかベネッセに聞いた
-
3
「5年でバッテリーが使い物にならなくなる」は本当か テスラ「モデル3」5年目点検で分かったこと
-
4
GMO熊谷代表「社内ホワイトハッカーが事前に指摘」も対策遅れ、国に「能動的サイバー防御」要請 「責任転嫁では」SNSで批判も
-
5
グッスマに不正アクセス、公式EC閉鎖 会員の住所や注文履歴など漏えいか 再開目処立たず
-
6
ジョーシンへの不正アクセス、最大623万件漏えいか 運転免許証2件・マイナカード1件なども
-
7
野村総研、サイバー攻撃時の「能動的なシステム停止」を支援する新サービス
-
8
タイムズカー流出で顧客らが損害賠償求め運営会社提訴へ サイト開設の弁護士が記者会見
-
9
Xの「いいね」長押しで1ドル送金 マスク氏が“投げ銭”機能を予告
-
10
「漏えい」の一言で素通り客が振り返る──相次ぐ情報流出の中で開幕のセキュリティ展示会 来場者の態度も激変
ITmedia NEWS SNS
@itmedia_newsをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
ITmediaNEWSをフォロー
あなたにおすすめの記事PR