画像の歪曲に頑健な人物姿勢認識手法

摘要

映像から人物の姿勢を認識する技術は異常検知などへの応用が期待されているが，現在市場に普及しているモーションキャプチャ機器のような，ステレオカメラや赤外線カメラなどの機器を利用した方法は，画角が狭く限られることや，近距離に存在する人物を認識することが困難といった課題があった．そこで，本研究では，広角·近距離を撮像できるような広角カメラ映像から人物の姿勢を認識するための，画像の歪曲に頑健な人物姿勢認識手法を提案する．提案手法では多層の畳み込みニューラルネットワークを利用し，広角画像中の人物の関節位置を推定するためのネットワーク構造および，画像の歪曲に頑健とするための変形パラメータを推定するネットワーク構造を有する．評価では公開データセットを利用し，近距離および広角での認識が可能であることを確認した．