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1:30 PM - 1:45 PM JST(4:30 AM - 4:45 AM UTC)Candidate for Academic Incentive Award

[A-14-02]Human Body Model Extension and Fine-tuning for Sports Pose Estimation

◎Rito Noguchi¹, Kenji Kamimura¹, Akira Takahashi¹ (1. Natinal Institute of Technology, Nagaoka College)

Keywords:

3D Human Pose Estimation,Deep Learning,Fine Tuning,3DCG

既存の姿勢推定モデルは，推定できる関節点が全身で17点と少なく，体の柔軟性を再現することができないことや，セルフオクルージョンに対して推定精度が低下する課題がある．そこで，体の柔軟性を再現するのに，適切な関節点数をもつ人体モデルの実装手法と，3DCGを用いたデータセットの拡張手法を提案する．人体モデルの拡張，データセットの拡張，追加学習・評価の3つの工程を，人体モデルに追加する関節点数やデータセットに用いるモーションデータを変更しながら繰り返し実行する．これにより，得られた複数の姿勢推定モデル間の推定精度を定量的に比較することで，体の柔軟性を再現するのに適切な関節点数を決定し，本手法がセルフオクルージョンに対する精度向上に有効であるか確かめる．人体モデルに2つ関節点を追加し，データセットの作成までを行った．データセットの作成にかかった時間と手作業でのアノテーションデータの作成にかかった時間を比較し，本手法により，短時間で大量のアノテーションデータを作成できることを確かめた．

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