著者

青木 工太 長橋 宏

出版者

The Institute of Image Electronics Engineers of Japan

雑誌

画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (ISSN:02859831)

巻号頁・発行日

vol.35, no.4, pp.286-295, 2006-07-25

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画像分割は画素の分類問題と解釈できる.分類は画素ごとにラベルを割り当て,帰属すべきクラス(部分領域)を指示す ることで達成される.分割ラベルの推定とともに,最適なモデルパラメータを決定することは容易ではない.本稿で提案するモデルはパラメータの事前分布に対して,データに関する 「最小限」の仮定を反映するような階層構造を導入することにより,情報が不 十分である状況において有効であると考えられる.観測された画像の下で,ギブスサンプリングにおけるマルコフ連鎖は分割ラベ ルおよび,パラメータに対する同時事後分布を効率的に探索する.この連鎖をシミュレートして得られる標本列を用いてベイズの定理に基づく推定を行う.また,人間が領域分割を行ってラベリングした画像データベースと比較することによって,アルゴリズムによる分割結果の定量的な評価を試みる.

著者

山腰諒一 青木 工太 長橋 宏

雑誌

情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD(CG)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.13(2007-CG-126), pp.1-6, 2007-02-19

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本稿では、CGアニメーションなどに用いられるモーションキャプチャのデータからユーザが意図するような新たな動作を生成するシステムの提案について述べる。提案手法では、確率モデルを基本とした、Gaussian Process Latent Variable Models (GPLVM) を用いて、高次元空間の複数の動作データを同時に低次元化する。さらにユーザが低次元空間で高次元の姿勢を直感的に理解するために、基本姿勢との差や姿勢の位置などを低次元空間で視覚化する。それらを用いてユーザが意図する情報を対話的に与えることにより、所望の動作を生成する。

著者

佐藤 浩司 青木 工太 長橋 宏

出版者

一般社団法人映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会誌 : 映像情報メディア (ISSN:13426907)

巻号頁・発行日

vol.62, no.8, pp.1330-1332, 2008-08-01

被引用文献数

1

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Motion capture data is widely used to easily reproduce natural-looking human motions. However, it is very difficult to search a huge motion database for any particular human motion. A variety of motion retrieval techniques that enable users to find accurately corresponding motions have been proposed. We developed a construction and retrieval technique for the human motion database that considers the overall features of motion by using a dimension reduction technique and a machine learning algorithm. This technique enables efficient retrieval of a set of motions similar to the query. It is also possible to apply our technique to motion synthesis by creating a hierarchical motion graph based on the human motion database.