第 7 章
7.2 原理上の問題点
7.2.3 低速な運動の計測
本論文で行った検証実験は高速な運動の計測が主であり,低速な運動計測の 実験は行わなかった.しかしながら,人間が実際に行う運動には低速な運動も 含まれている.相互相関によってフレーム間移動量が発生しない程度の低速な 運動が長時間行われると,実際の移動量と大きな誤差を生じることが考えられ る.
この問題は,運動計測を行う時間的間隔を長くとることで対策できると考え られる.具体的には,センサ側のフレームレートを一時的に落とす,比較する フレーム間隔をソフトウェアで制御する,などが挙げられる.
前者の方法はシャッタースピードが長くなるため,副次的な効果として S/N 比が増加する.これにより計測精度の向上が期待される.しかし,使用者の運 動が急激に変化し高速な運動を行った場合,センサ設定を変更するまでの間,
運動の情報が欠落する危険性がある.
後者の方法は前者とは異なり,フレームレート自体は変化しないため S/N 比 を向上させることはできない.しかし,フレーム間隔の制御はソフトウェアで 高速に切り替え可能であるため,高速な運動にも素早く対処可能であるという 利点がある.
参考文献 104
参考文献
[1] I. E. Sutherland, "A head-mounted three dimensional display,"
Proceedings of the AFIPS '68 fall joint computer conference, vol. part I, pp. 757-764, 1968.
[2] 江原 義弘, “リハビリテーションにおけるモーションキャプチャ技術の
応用,” システム制御情報学会, 第 巻46, 第 8, pp. 476-483, 2002.
[3] "NIKE, Inc. - Nike Sport Research Lab Incubates Innovation," [Online].
Available:
http://nikeinc.com/news/nike-sport-research-lab-incubates-innovation#/
inline/21648. [Accessed 13 1 2014].
[4] "Avatar Making The Movie Discovery News," [Online]. Available:
http://news.discovery.com/tech/videos/avatar-making-the-movie.html.
[Accessed 13 1 2014].
[5] "The Last of Us - Motion Capture - YouTube," [Online]. Available:
http://www.youtube.com/watch?v=9TxJWy19xxk. [Accessed 13 1 2014].
[6] "Xbox 360 - Kinect - Xbox.com," [Online]. Available:
http://www.xbox.com/ja-JP/kinect. [Accessed 12 1 2014].
[7] "Wii Wiiリモコン," [Online]. Available:
http://www.nintendo.co.jp/wii/features/wii_remote.html. [Accessed 12 1 2014].
[8] Phasespace Inc., "PhaseSpace optical motion capture systems,"
[Online]. Available: http://phasespace.com/. [Accessed 11 9 2013].
参考文献 105
[9] "Xsens 3D Motion Tracking," [Online]. Available:
http://www.xsens.com/. [Accessed 11 9 2013].
[10] Takaaki Shiraori, Hyun Soo Parky, Leonid Sigal, Yaser Sheikhy, Jessica K. Hodgins, "Motion Capture from Body-Mounted Cameras," ACM Transactions on Graphics, vol. 30, no. 4, pp. 1-10, 2011.
[11] Kojiro Kato, Kris M Kitani, and Takuya Nojima, "Ego-motiom analysis using average image data intensity," Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference, no. 9, 2011.
[12] 横山 恵子, 奥村 光平, 奥 寛雅, 石川 正俊, “高速視線制御システムを用
いた物体追跡のための背景除去アルゴリズム,”第13回システムインテグ レーション部門講演会, pp. pp. 2037-2240, 2012.
[13] Welch, Greg et al., "The HiBall Tracker: Hih-Preformance Wide-Area Tracking for Virtual and Augmented Environments," Virtual reality software and technology, pp. 1-10, 1999.
[14] D. G. Lowe, “Object recognition from local scale-invariant features,”
Proc. of IEEE Intl. Conf. on Computer Vision (ICCV), pp. 1150-1157, 1999.
[15] Wen Lik Dennis Lui, Titus Jia Jie Tang, Tom Drummond and Wai Ho Li, “Robust Egomotion Estimation using ICP in Inverse Depth
Coordinates,” Robotics and Automation (ICRA), pp. 1671-1678, 2012.
[16] "trinket Kinectセンサーの寸法を測ってみた," [Online]. Available:
http://tgifjnk.blog76.fc2.com/blog-entry-791.html. [Accessed 26 1 2013].
[17] "フレネルレンズ 製品情報 日本特殊光学樹脂," [Online]. Available:
参考文献 106
http://www.ntkj.co.jp/product_fresnel.html.
[18] "リニアフレネルレンズ 製品情報 日本特殊光学樹脂," [Online].
Available: http://www.ntkj.co.jp/product_linearfresnel.html. [Accessed 15 1 2014].
発表文献 107
発表文献
[1] 関口 和人,野嶋 琢也,“画像の輝度平均情報を用いた高速な運動計測手 法の提案”,第13回システムインテグレーション部門講演会,pp. 1663-1668, 2012.
[2] 関口 和人,野嶋 琢也,“画像の輝度平均情報を用いた高速な運動計測手 法~構成要素の設計と計測精度に関する検討~”,第14回システムインテグ レーション部門講演会,pp. 2599-2603, 2013.