1 / 12

運動解析用 自動デジタイジングシステム

運動解析用 自動デジタイジングシステム. 　　　　　　　　　　太屋岡研究室 　　　垰畑　陽平. モーションキャプチャ. モーションキャプチャ. （ b ）デジタイジング 　　　　　画像. （ a ）原画像. 背景. 屋内. 屋内. デジタイジングとは 各関節を検出し データを得ること. 屋外. 手動 デジタイ ジング. （ c ）運動解析. 図 1 　運動解析の説明. デジタイジング. ① 被験者の検出. ② デジタイジング. （ b ）デジタイジング 　　　　　画像. （ a ）原画像. 目的. デジタイジング の自動化

tanisha-wood
Télécharger la présentation

運動解析用 自動デジタイジングシステム

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. 運動解析用自動デジタイジングシステム 　　　　　　　　　　太屋岡研究室 　　　垰畑　陽平

  2. モーションキャプチャ モーションキャプチャ （b）デジタイジング 　　　　　画像 （a）原画像 背景 屋内 屋内 デジタイジングとは 各関節を検出し データを得ること 屋外 手動 デジタイ ジング （c）運動解析 図1　運動解析の説明

  3. デジタイジング ①被験者の検出 ②デジタイジング （b）デジタイジング 　　　　　画像 （a）原画像 目的 • デジタイジングの自動化 • 屋外の運動解析の負担軽減 自動化

  4. (a) 解析対象 撮影 (b) CCD-CAP（撮影） システム構成 OS:TurboLinux10 言語：C言語 API:Video4Linux 取り込み (c) PC（画像処理） 図2　システム構成

  5. 準備（二値化処理） 式(1) グレースケール化 (b) グレースケール画像(0～255) (a) カラー画像(RGB) 二値化 しきい値127 Y = 0.299R+ 0.587G+ 0.114B (1) (c) 二値化画像｛白(255)，黒(0)｝ 図3　二値化処理結果

  6. 0 255 255 0 255 0 0 (d)出力結果 被験者位置検出の準備（背景除去①） 差分 255 0 255 255 -255 (c)差分後 (a)移動前 (b)移動後 出力 ：被験者（移動物体） 図4背景除去原理①

  7. 255 255 0 0 差分 差分 背景除去② 255 (a)左 0 0 255 (d)左と真中の差分 255 0 0 0 (b)真ん中 255 (e)全箇所の差分 0 (c)右 0 (c)右 図5　背景除去原理②

  8. 二値化 差分 背景除去結果 真ん中 右 左 (a)カラー画像 対象物 左 真ん中 右 (b)除去結果 (a) 二値化画像（除去用画像） 図6背景除去結果

  9. 被験者位置検出（テンプレートマッチング） テンプレート画像と観測画像とを照らし合わせ一致箇所を検出する • 相関係数が大きいほど 一致度が高い (a)テンプレート (b)観測画像 (c)実験結果 相関係数：ｒ 　　→ 2つのデータ列の間の相関（類似性の度合い）を示 　　　　す統計学的指標　 (2)

  10. ：検出 N：相関係数の順位 ：最大相関係数となる座標点 ：相関係数が2位以降の座標点 ：検出 テンプレートマッチング結果 N＝3 N＝2 N＝1 左 真ん中 右 (b)実験結果（N=50） (a)原理 (c)実験結果（N=70） 図７　テンプレートマッチング原理と結果

  11. Ｌ ：検出 Ｌ Ｘ L/2 ：相関係数が2位以降の座標点 ：検出 ：最大相関係数となる座標点 (b)実験結果 座標を用いたテンプレートマッチング X＞L/2なら検出 X＜L/2なら無視 (a)原理 図8　座標を用いたテンプレートマッチング原理と結果

  12. まとめと今後の課題 ＜まとめ＞ • 対象が重ならない場合は 背景除去とテンプレートマッチングにより 対象物の位置検出ができた ＜課題＞ • 対象物が重なる場合の背景除去 • 背景の除去し残し • 正方形のテンプレート画像でしか行えない • 被験者を検出した画像を用いて 関節の抽出

More Related