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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

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運動解析用 自動デジタイジングシステム

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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

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