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人体肩部分の形状計測データ集合からの関節パラメータ推定


近年3次元人体モデルは様々な分野に利用されており、多数の研究がなされてきた。人体を関節で連結された体節の集合として表現し、姿勢変化を回転角など単純な関節パラメータにより記述する従来の人体モデル表現の手法では、姿勢が変化した時の、表面形状の変化を表現するには不十分であるという問題がある。その理由は関節部分での複雑な変形を記述しきれないからである。

従来の手法で生じる、関節部分での表面形状の表現が不十分な問題を解決する為の手法として、姿勢変化を起こした人体の関節形状を3次元レンジファインダで計測し、計測取得した計測データにより記述された表面形状を操作しようとするものがある。この場合は実形状を操作する為のパラメータの数が多く、パラメータの指定が困難であった。また、パラメータ削減の為行われる表面形状のクラスタリング手続きに関して、その基準が実空間での歪みと対応が取れていないという問題が存在した。

本報告では、関節部の複雑な変形を記述し、かつ容易なパラメータ指定により形状変化の操作が可能な関節形状表現法を提案する。操作手法は、従来のモデルを用い、操作したモデルに対して複数の姿勢を実計測した表面形状データをフィッティングするものである。

本報告では、計測形状と関節のモデルパラメータとの対応づけの為の、計測形状からの関節モデルパラメータの推定方法について述べる。

まず、計測形状は1つながりのメッシュ構造とし、様々な姿勢変化に対応する実形状データをレンジファインダで取得する。複数姿勢形状間での頂点の対応は取れているものとする。頂点集合が1つの体節に属していると、共通の剛体変換パラメータでそれらの頂点集合の記述が可能になると仮定する。この事を用いて入力された計測形状を、体節と体節の接続部である、関節に相当する部分で分割する。計測形状を分割する基準には形状における局所領域の固さの基準を導入し、それを元にしたクラスタリングを行う。これにより動きを持つ表面形状のクラスタリングが行えるようになる。

動きを持つ形状のクラスタリングの従来の基準として、頂点ごとの局所領域の座標変換値を用いているものがあったが、これは現実における物体の歪みとの対応関係が曖昧という問題があった。本報告の手法では、固さを基準として用いる事によりこの問題を解決できる。

次に、姿勢変化によって生じる関節パラメータの推定を行う。関節パラメータは、体節間の相対的な剛体変換パラメータにより記述されるものとする。入力形状を上の手続きで分割し、分割した形状間における相対的な剛体変換パラメータを計算し、そこから回転成分と並進成分に分解する事で、モデルデータとのフィッティングを可能にする。

実験は、肩部分の計測形状のクラスタリングと、関節パラメータの推定について行った。入力形状としては、レンジファインダで腕を前に上げる、肩を前後に動かす等の姿勢変化の形状を計測取得したデータから、頂点間に対応関係のついたメッシュを作成したものを使用した。レンジファインダで腕を前に上げる、肩を前後に動かす等の姿勢変化の形状を計測取得した。入力形状として、それらのデータから頂点間に対応関係のついたメッシュを作成したものを使用した。

計測形状のクラスタリングにおいては、提案手法を用いて行う事により、従来手法よりも良い精度でクラスタリングが実現できる事が示された。

また、関節パラメータの推定においては、提案手法により得られたクラスタの相対的な剛体変換パラメータを回転成分と並進成分に分解し、姿勢変化に伴うパラメータの推移を評価した。これにより、肩を上げ下げするような従来の回転角パラメータだけでは表現できない姿勢変化に対しても提案手法により操作可能である事が示された。この手法により推定されたパラメータを用いて単純なモデルを計測データにフィットさせる実験より、推定パラメータの妥当性が確認された。


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