摘要
手全体の姿勢推定誤差が大きい問題に対して、ピクセル投票に基づく手全体姿勢推定手法を提案した。エンコーダ-デコーダ構造の畳み込みニューラルネットワークを構築し、意味情報と姿勢情報の特徴マップを生成する。意味分割ブランチと姿勢推定ブランチをそれぞれ利用して特徴マップから手のピクセル位置とピクセル単位の姿勢投票を取得し、最後に手のピクセルの姿勢投票を集約して投票結果を得る。手全体姿勢データセットが少ない問題を解決するために、OpenSceneGraph（OSG）3Dレンダリングエンジンと3D手モデルを用いて手データセット合成プログラムを構築した。このプログラムは異なるジェスチャーの手の深度画像と全体姿勢ラベルを生成できる。実験結果は、ピクセル投票に基づく手全体姿勢推定手法の誤差平均が5.036°であり、深度画像から手全体姿勢を正確に推定できることを示している。
关键词
手の姿勢推定;畳み込みニューラルネットワーク;深層学習;深度画像;合成データセット
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