MIRU2023 で1件発表します.
タイトル:イベントカメラを用いた人物姿勢推定結果の更新によるレイテンシ補償と精度向上
著者:大武 一平(NAIST), 北野 和哉(NAIST), 田 貴弘(NAIST), 藤村 友貴(NAIST), 前島 謙宣 (株式会社オー・エル・エム・デジタル/株式会社IMAGICA GROUP), 久保 尋之(千葉大), 舩冨 卓哉(NAIST), 向川 康博(NAIST)
概要:従来の姿勢推定をオンラインプロセスで実施すると,姿勢推定に係る処理時間により画像が取得された時刻と姿勢推定結果が出力される時刻の時間差が姿勢推定の精度低下を招き,リアルタイム性の低下につながる. 本研究では,イベントカメラが持つ低レイテンシ性と高時間分解能を活かし,姿勢推定結果が最新の姿勢と一致するよう更新する手法を提案する.また,イベントカメラの非同期性を活かし,人の動きの大きさに基づいて適応的な処理を行うことで,姿勢推定の精度が向上することを示す.
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