JP2014522058A - 三次元オブジェクトのモデリング、フィッティング、およびトラッキング - Google Patents
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Abstract
Description
1)入力を準備する、
2)最良の頭部の候補を決める、
3)トルソを外挿して推定する、
4)初期の骨格のポーズを決定する。
(i)第一の戦略では、「肢部」として分類されるキー点のそれぞれが、可能性のある足および/または手であるとして探索され得る。そして、キー点の結合に関する情報からなる領域隣接関係グラフ(region adjacencies graph、RAG)が、手や足に対応する可能性のある候補の間や、それらがリンクした最も近いトルソのキー点の候補の間の肘や膝を探索するのに使われ得る。
(ii)別の戦略では、「肢部」のカテゴリーに属するキー点も、可能性のある肘または膝であるとして探索されることができ、さらに、RAGが、可能性のある肘と膝の候補から、可能性のある手および足の候補を探索するために、または検証に役立てるために使われ得る。
●物までの距離、すなわち、骨格から接触する球の中心までの距離、
●現在の骨格のポーズから、以前の骨格のポーズまでの距離、
●画像装置によって観察されるユーザ表面までの距離、すなわち、骨格表現は、奥行きによれば、ユーザマスクの背後にあり、ユーザのシルエットの内部に含まれなければならない(これは、「シルエットまでの距離」と表現される)という事実、
である。
(1)一定のステップのグリッドが、正投影のために使われる。そのようなグリッドは処理時間を画像解像度から効果的に分離する、すなわち、処理時間は画像解像度とは実質的に独立している。
(2)この方法を最適化する場合、質と性能を天秤にかけることができる。これは、例えば、ORUSグリッドの大きさと時間間隔ごとに稼働している特化された処理の数を選ぶことによって行われる。
(3)セグメントの中のそれぞれの骨の中心軸の近似は、点群からの局所的な法線ベクトルが交差する、空間における位置の推定によって規定される曲率中心の点の集合を使って決定される。
(4)骨格表現のためのフィッティングおよびトラッキングのエネルギーの測定基準が規定され、それには満足すべき判定基準が含まれる。
(5)骨格表現のポーズのエネルギーの局所最小値に対応するポーズの推定値を決定し、それによって、最小の全体的なポーズのエネルギーを決定することができる特化した処理に関連した局所的な、および全体的なエネルギーの最小化を含む、特有のトラッキングの戦略が使われる。
(6)動きの振る舞いを時間に対して滑らかにするために、決定される骨格表現の制御点の位置のそれぞれの上に、安定化が適用される。
(7)仕上げが、曖昧な既知のポーズを解決するために、終わりに使われる。
Claims (23)
- 三次元点群によって表現される三次元シーンの中のオブジェクトの骨格表現(100)をフィッティングおよびトラッキングする方法であって、前記骨格表現(100)は、複数の制御点(110、112、114、116、118、120、122、124、126、128、130、132、134)の配置を含んでおり、
a)前記シーンの中でフィッティングおよびトラッキングすべき前記オブジェクトに関係する入力情報を決めるために、前記シーンの前記三次元点群を使用するステップと、
b)前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトの前記決められた三次元点群を、正投影表現(220)に変換するステップと、
c)前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトの少なくとも一部の中心軸の位置を推定するために、曲率中心の点(620)を決めるステップと、
d)前記三次元シーンの中で前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトを表現する前記複数の制御点(110、112、114、116、118、120、122、124、126、128、130、132、134)の位置を決めるステップと、
e)時間に対する前記オブジェクトの前記骨格表現(100)の前記位置を改良するために、前記三次元シーンの中の前記複数の制御点(110、112、114、116、118、120、122、124、126、128、130、132、134)をフィッティングおよびトラッキングするステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記入力情報は、前記三次元点群の中の点のそれぞれのために決められる法線を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- ステップa)は、少なくとも1つの着目したオブジェクトに対応する三次元点群を決めるステップを含むことを特徴とする請求項1または2のいずれか1項に記載の方法。
- ステップa)は、前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトの主方向を決めるステップを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。
- ステップa)は、以前にいかなるオブジェクトもフィッティングおよびトラッキングされていない場合に、前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトの骨格のポーズの表現を規定する前記制御点の位置の初期配置を空間内で決めるステップを含むことを特徴とする請求項3または4のいずれか1項に記載の方法。
- ステップb)は、前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトの前記三次元点群をグリッド(520)に投射するステップを含み、前記グリッドは、そのそれぞれが既定の大きさを有する複数のグリッドビン(530、532、534、536、538、540、542、544、546、548、550)を含み、前記投射は、空間における既定の静的な大きさによって前記オブジェクトの前記三次元点群をサンプリングすることを特徴とする先行する請求項のいずれか1項に記載の方法。
- ステップb)は、前記三次元点群の中の前記点に関する情報を、それが関連する前記グリッドビン(530、532、534、536、538、540、542、544、546、548、550)において、蓄積し、重み付けをするステップを含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。
- グリッドビン(542)が空の場合、近隣の空でないグリッドビン(540、544)から補間された情報でそれを充填するステップをさらに含むことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- ステップc)は、グリッドビン(530、532、534、536、538、540、542、544、546、548、550)によって提供される法線データから曲率中心の点(620)を決めるステップを含むことを特徴とする請求項6ないし8のいずれか1項に記載の方法。
- ステップc)は、前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトのそれぞれの部分の中心軸の体積を近似するために、それぞれの曲率中心の点(620)を接触する球(610)に関連付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- ステップc)は、それぞれの曲率中心の点(620)とその関連する接触する球(610)とを、それらと関連付けられた前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトのそれぞれの部分の表面の凸性を示すタグに関連付けるステップをさらに含むことを特徴とする請求項10に記載の方法。
- ステップd)は、
d1)制御点(110、112、114、116、118、120、122、124、126、128、130、132、134)のそれぞれの対の間の、少なくとも1つのセグメント(152、154、156、158、160、162、164、166)をフィッティングするステップ
を含むことを特徴とする先行する請求項のいずれか1項に記載の方法。 - ステップd)は、
d2)前記オブジェクトの前記三次元点群の平面(140)を識別するステップ
を含むことを特徴とする先行する請求項のいずれか1項に記載の方法。 - ステップd2)は、
d3)凸性タグを使用して前記フィッティングおよびトラッキングすべきオブジェクトの前記三次元点群の平面(140)を識別するステップ
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載の方法。 - ステップd)は、
d4)前記オブジェクトの主方向を識別するステップと、
d5)前記オブジェクトの少なくとも1つの部分の前記位置を識別するステップと、
d6)前記オブジェクトのそれぞれ部分の前記位置と、主方向とを、お互いに対して改良するステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項13または14のいずれか1項に記載の方法。 - ステップe)は、前記トラッキングすべきオブジェクトの前記骨格表現の前記位置をフィッティングするために、識別される制御点(110、112、114、116、118、120、122、124、126、128、130、132、134)の特性を利用するステップを含むことを特徴とする先行する請求項のいずれか1項に記載の方法。
- 前記利用される特性は、時間に対して決められる、位置、速度、加速度、および確率係数のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項16に記載の方法。
- ステップe)は、時間に対して前記オブジェクトの前記骨格表現の前記ポーズをフィッティングするために、局所的な、および全体的なエネルギーの最小化の戦略の組み合わせを利用するステップを含むことを特徴とする先行する請求項のいずれか1項に記載の方法。
- 前記エネルギーの最小化の戦略は、物体までの距離、以前の骨格までの距離、およびシルエットまでの距離のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項18に記載の方法。
- 前記エネルギーの最小化の戦略は、物体までの距離、以前の骨格までの距離、およびシルエットまでの距離の基準のすべてを使うことを特徴とする請求項19に記載の方法。
- ステップe)は、フィッティングおよびトラッキングの結果を最適化するために時間について決められた確率係数にしたがって制御点(110、112、114、116、118、120、122、124、126、128、130、132、134)の複数の可能性のある位置を評価するステップをさらに含むことを特徴とする請求項18ないし20のいずれかの1項に記載の方法。
- ステップe)は、少なくとも1つの既定の基準にしたがって、局所的な、および全体的なエネルギーの最小化の両方を繰り返し実行するステップを含むことを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記エネルギーの最小化の戦略は、傾斜降下型のアルゴリスムを使って実行されることを特徴とする請求項18ないし22のうちのいずれか1項に記載の方法。
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017116403A (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | トヨタ自動車株式会社 | 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム |
KR101798132B1 (ko) | 2016-12-26 | 2017-11-16 | 한국생산기술연구원 | 로봇의 충돌 검출 고속화를 위한 작업 환경 모델링 장치 및 방법 |
JP2018532216A (ja) * | 2015-09-07 | 2018-11-01 | ソニー インタラクティブ エンタテインメント アメリカ リミテッド ライアビリテイ カンパニー | 画像正則化及びリターゲティングシステム |
KR102058421B1 (ko) * | 2019-01-31 | 2020-01-22 | 주식회사 팀엘리시움 | 대상물의 표면 메시를 획득하는 방법 및 이를 이용한 장치 |
JP2020140719A (ja) * | 2020-04-02 | 2020-09-03 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム |
JPWO2021156914A1 (ja) * | 2020-02-03 | 2021-08-12 | ||
JP2022503426A (ja) * | 2019-09-27 | 2022-01-12 | ベイジン センスタイム テクノロジー デベロップメント カンパニー, リミテッド | 人体検出方法、装置、コンピュータ機器及び記憶媒体 |
WO2024009503A1 (ja) * | 2022-07-08 | 2024-01-11 | 富士通株式会社 | 姿勢推定プログラム、装置、及び方法 |
US11893671B2 (en) | 2015-09-07 | 2024-02-06 | Sony Interactive Entertainment LLC | Image regularization and retargeting system |
Families Citing this family (99)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2790152B1 (en) * | 2013-04-12 | 2015-12-02 | Alcatel Lucent | Method and device for automatic detection and tracking of one or multiple objects of interest in a video |
CN103268631B (zh) * | 2013-05-23 | 2015-09-30 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 点云骨架提取方法及装置 |
JP2015061579A (ja) * | 2013-07-01 | 2015-04-02 | 株式会社東芝 | 動作情報処理装置 |
US9595125B2 (en) * | 2013-08-30 | 2017-03-14 | Qualcomm Incorporated | Expanding a digital representation of a physical plane |
IN2013MU04097A (ja) * | 2013-12-27 | 2015-08-07 | Tata Consultancy Services Ltd | |
US9524582B2 (en) * | 2014-01-28 | 2016-12-20 | Siemens Healthcare Gmbh | Method and system for constructing personalized avatars using a parameterized deformable mesh |
EP3123399A4 (en) * | 2014-03-27 | 2017-10-04 | Hrl Laboratories, Llc | System for filtering, segmenting and recognizing objects in unconstrained environments |
CN104050720B (zh) * | 2014-06-24 | 2017-02-15 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 点云曲面重建方法及*** |
US20160110593A1 (en) * | 2014-10-17 | 2016-04-21 | Microsoft Corporation | Image based ground weight distribution determination |
JP2016091108A (ja) * | 2014-10-30 | 2016-05-23 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 人体部位検出システムおよび人体部位検出方法 |
WO2016085795A1 (en) * | 2014-11-26 | 2016-06-02 | Otis Elevator Company | Elevator security and control system based on passenger movement |
CN105741312B (zh) * | 2014-12-09 | 2018-04-27 | 株式会社理光 | 目标对象跟踪方法和设备 |
CN105788000A (zh) * | 2014-12-16 | 2016-07-20 | 富泰华工业(深圳)有限公司 | 网格补孔方法及*** |
US10154239B2 (en) | 2014-12-30 | 2018-12-11 | Onpoint Medical, Inc. | Image-guided surgery with surface reconstruction and augmented reality visualization |
WO2016112019A1 (en) * | 2015-01-06 | 2016-07-14 | Oculus Vr, Llc | Method and system for providing depth mapping using patterned light |
CN104658012B (zh) * | 2015-03-05 | 2017-04-12 | 第二炮兵工程设计研究院 | 一种基于惯性与光学测量融合的运动捕捉方法 |
US9959655B2 (en) * | 2015-04-17 | 2018-05-01 | Autodesk, Inc. | Segmented full body inverse kinematics |
US9836118B2 (en) | 2015-06-16 | 2017-12-05 | Wilson Steele | Method and system for analyzing a movement of a person |
US9830703B2 (en) * | 2015-08-12 | 2017-11-28 | Nvidia Corporation | Model-based three-dimensional head pose estimation |
WO2017031718A1 (zh) * | 2015-08-26 | 2017-03-02 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 弹性物体变形运动的建模方法 |
CA3000727C (en) * | 2015-10-05 | 2023-12-12 | Bayer Healthcare Llc | Generating orthotic product recommendations |
US9691153B1 (en) * | 2015-10-21 | 2017-06-27 | Google Inc. | System and method for using image data to determine a direction of an actor |
US10043279B1 (en) * | 2015-12-07 | 2018-08-07 | Apple Inc. | Robust detection and classification of body parts in a depth map |
KR102535617B1 (ko) * | 2016-01-04 | 2023-05-24 | 한국전자통신연구원 | 깊이 영상에서의 객체 검출 시스템 및 방법 |
US10134146B2 (en) | 2016-01-14 | 2018-11-20 | RetailNext, Inc. | Detecting, tracking and counting objects in videos |
US9875535B2 (en) * | 2016-02-11 | 2018-01-23 | Caterpillar Inc. | Wear measurement system using computer vision |
US9880075B2 (en) * | 2016-02-11 | 2018-01-30 | Caterpillar Inc. | Wear measurement system using a computer model |
US10025308B1 (en) | 2016-02-19 | 2018-07-17 | Google Llc | System and method to obtain and use attribute data |
US9861446B2 (en) | 2016-03-12 | 2018-01-09 | Philipp K. Lang | Devices and methods for surgery |
US10607665B2 (en) * | 2016-04-07 | 2020-03-31 | Micron Technology, Inc. | Span mask generation |
CN106250867B (zh) * | 2016-08-12 | 2017-11-14 | 南京华捷艾米软件科技有限公司 | 一种基于深度数据的人体骨骼跟踪***的实现方法 |
US10192147B2 (en) * | 2016-08-30 | 2019-01-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Foreign substance detection in a depth sensing system |
US10366278B2 (en) | 2016-09-20 | 2019-07-30 | Apple Inc. | Curvature-based face detector |
WO2018132804A1 (en) | 2017-01-16 | 2018-07-19 | Lang Philipp K | Optical guidance for surgical, medical, and dental procedures |
US10083524B1 (en) * | 2017-04-21 | 2018-09-25 | Octi | Systems and methods for determining location and orientation of a camera |
CN110603570B (zh) * | 2017-05-10 | 2023-08-04 | 富士通株式会社 | 对象物识别方法、装置、***、程序 |
US10535160B2 (en) | 2017-07-24 | 2020-01-14 | Visom Technology, Inc. | Markerless augmented reality (AR) system |
US10282913B2 (en) | 2017-07-24 | 2019-05-07 | Visom Technology, Inc. | Markerless augmented reality (AR) system |
WO2019030794A1 (ja) * | 2017-08-07 | 2019-02-14 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、モデルデータ作成プログラム、モデルデータ作成方法 |
JP6942566B2 (ja) * | 2017-08-30 | 2021-09-29 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム |
US11801114B2 (en) | 2017-09-11 | 2023-10-31 | Philipp K. Lang | Augmented reality display for vascular and other interventions, compensation for cardiac and respiratory motion |
US10607079B2 (en) * | 2017-09-26 | 2020-03-31 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for generating three dimensional skeleton representations |
KR102147930B1 (ko) * | 2017-10-31 | 2020-08-25 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 포즈 인식 방법 및 장치 |
US10460512B2 (en) * | 2017-11-07 | 2019-10-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | 3D skeletonization using truncated epipolar lines |
CN107917712B (zh) * | 2017-11-16 | 2020-07-28 | 苏州艾吉威机器人有限公司 | 一种同步定位与地图构建方法及设备 |
US11651523B2 (en) | 2017-12-28 | 2023-05-16 | Nokia Technologies Oy | Apparatus, a method and a computer program for volumetric video |
CN108228798B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-09-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 确定点云数据之间的匹配关系的方法和装置 |
KR102519653B1 (ko) | 2018-01-20 | 2023-04-07 | 삼성전자주식회사 | 포인트 클라우드 압축 방법 및 장치 |
CN108272513B (zh) * | 2018-01-26 | 2021-03-16 | 智美康民(珠海)健康科技有限公司 | 临床定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
US11348257B2 (en) | 2018-01-29 | 2022-05-31 | Philipp K. Lang | Augmented reality guidance for orthopedic and other surgical procedures |
CN108304819B (zh) * | 2018-02-12 | 2021-02-02 | 北京世纪好未来教育科技有限公司 | 姿态识别***及方法、存储介质 |
CN108564617B (zh) * | 2018-03-22 | 2021-01-29 | 影石创新科技股份有限公司 | 多目相机的三维重建方法、装置、vr相机和全景相机 |
CN108765577B (zh) * | 2018-04-09 | 2021-07-09 | 华南农业大学 | 一种实时点云数据驱动的四肢畜牧动物骨架增强现实跟踪方法 |
CN108564600B (zh) * | 2018-04-19 | 2019-12-24 | 北京华捷艾米科技有限公司 | 运动物体姿态跟踪方法及装置 |
CN108597019A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-09-28 | 深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司 | 点云采样方法、图像处理设备及具有存储功能的装置 |
KR102030040B1 (ko) * | 2018-05-09 | 2019-10-08 | 한화정밀기계 주식회사 | 빈 피킹을 위한 빈 모델링 방법 및 그 장치 |
US11035943B2 (en) * | 2018-07-19 | 2021-06-15 | Aptiv Technologies Limited | Radar based tracking of slow moving objects |
US10573050B1 (en) | 2018-11-20 | 2020-02-25 | Sony Corporation | Marker-based pose estimation |
CN109618183B (zh) * | 2018-11-29 | 2019-10-25 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种视频特效添加方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN109740628A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-05-10 | 深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司 | 点云聚类方法、图像处理设备及具有存储功能的装置 |
CN109766868B (zh) * | 2019-01-23 | 2020-12-11 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于身体关键点检测的真实场景遮挡行人检测网络及其检测方法 |
GB2580691B (en) * | 2019-01-24 | 2022-07-20 | Imperial College Innovations Ltd | Depth estimation |
CN109859237B (zh) * | 2019-01-25 | 2023-05-26 | 湖南大学 | 一种基于红外扫描的人体骨骼运动分析方法 |
US11857378B1 (en) | 2019-02-14 | 2024-01-02 | Onpoint Medical, Inc. | Systems for adjusting and tracking head mounted displays during surgery including with surgical helmets |
US11553969B1 (en) | 2019-02-14 | 2023-01-17 | Onpoint Medical, Inc. | System for computation of object coordinates accounting for movement of a surgical site for spinal and other procedures |
US10825196B2 (en) | 2019-02-15 | 2020-11-03 | Universal City Studios Llc | Object orientation detection system |
US11331006B2 (en) * | 2019-03-05 | 2022-05-17 | Physmodo, Inc. | System and method for human motion detection and tracking |
CN110097639B (zh) * | 2019-03-18 | 2023-04-18 | 北京工业大学 | 一种三维人体姿态估计方法 |
US10963841B2 (en) | 2019-03-27 | 2021-03-30 | On Time Staffing Inc. | Employment candidate empathy scoring system |
US10728443B1 (en) | 2019-03-27 | 2020-07-28 | On Time Staffing Inc. | Automatic camera angle switching to create combined audiovisual file |
CN110009029B (zh) * | 2019-03-28 | 2021-02-12 | 北京智行者科技有限公司 | 基于点云分割的特征匹配方法 |
CN110084161B (zh) * | 2019-04-17 | 2023-04-18 | 中山大学 | 一种人体骨骼关键点的快速检测方法及*** |
CN110223336B (zh) * | 2019-05-27 | 2023-10-17 | 上海交通大学 | 一种基于tof相机数据的平面拟合方法 |
JP7439832B2 (ja) * | 2019-05-30 | 2024-02-28 | コニカミノルタ株式会社 | 3次元姿勢推定方法、プログラム、記録媒体および3次元姿勢推定装置 |
JP7285703B2 (ja) * | 2019-06-17 | 2023-06-02 | 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント | ロボット制御システム |
CN112149466A (zh) | 2019-06-28 | 2020-12-29 | 富士通株式会社 | 手臂动作识别方法、装置及图像处理设备 |
CN110766719B (zh) * | 2019-09-21 | 2022-11-18 | 北醒(北京)光子科技有限公司 | 一种目标跟踪方法、设备及存储介质 |
CN110992400A (zh) * | 2019-11-13 | 2020-04-10 | 北京影谱科技股份有限公司 | 基于边缘的动态投影映射对象跟踪方法和装置 |
US11127232B2 (en) | 2019-11-26 | 2021-09-21 | On Time Staffing Inc. | Multi-camera, multi-sensor panel data extraction system and method |
US11373331B2 (en) | 2019-12-18 | 2022-06-28 | Agt International Gmbh | System, method and computer program product for determining sizes and/or 3D locations of objects imaged by a single camera |
CN111402290B (zh) * | 2020-02-29 | 2023-09-12 | 华为技术有限公司 | 一种基于骨骼关键点的动作还原方法以及装置 |
US11023735B1 (en) | 2020-04-02 | 2021-06-01 | On Time Staffing, Inc. | Automatic versioning of video presentations |
DE112021002696T5 (de) * | 2020-05-11 | 2023-02-23 | Cognex Corporation | Verfahren und apparate zum extrahieren von profilen aus dreidimensionalen bildern |
US11144882B1 (en) | 2020-09-18 | 2021-10-12 | On Time Staffing Inc. | Systems and methods for evaluating actions over a computer network and establishing live network connections |
CN112446952B (zh) * | 2020-11-06 | 2024-01-26 | 杭州易现先进科技有限公司 | 三维点云法向量的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
TWI769602B (zh) * | 2020-11-30 | 2022-07-01 | 群邁通訊股份有限公司 | 利用毫米波雷達的人體姿態識別方法及電腦可讀存儲介質 |
CN112669462B (zh) * | 2021-01-18 | 2023-02-28 | 新拓三维技术(深圳)有限公司 | 一种适用于扫描点云的模型处理方法及*** |
US11786206B2 (en) | 2021-03-10 | 2023-10-17 | Onpoint Medical, Inc. | Augmented reality guidance for imaging systems |
JP2022155037A (ja) * | 2021-03-30 | 2022-10-13 | 新東工業株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
CN112907709B (zh) * | 2021-03-31 | 2023-07-25 | 福建天晴在线互动科技有限公司 | 一种虚拟人物抓握目标物体动作的实现方法及*** |
CN113112576A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-13 | 华强方特(深圳)动漫有限公司 | Maya大块骨骼总权重自动拆解到细小分化骨骼的方法 |
CN113269890B (zh) * | 2021-07-21 | 2021-11-19 | 广州中望龙腾软件股份有限公司 | 边界面网格生成方法、智能终端以及存储装置 |
CN113887319A (zh) * | 2021-09-08 | 2022-01-04 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 三维姿态的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
US11861779B2 (en) * | 2021-12-14 | 2024-01-02 | Adobe Inc. | Digital object animation using control points |
US11954801B2 (en) | 2022-04-11 | 2024-04-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Concurrent human pose estimates for virtual representation |
US11983819B2 (en) * | 2022-05-25 | 2024-05-14 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Methods and systems for deforming a 3D body model based on a 2D image of an adorned subject |
CN114821814B (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-30 | 中建安装集团有限公司 | 一种融合可见光、红外、结构光的步态识别方法 |
CN115131478A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-09-30 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115458128B (zh) * | 2022-11-10 | 2023-03-24 | 北方健康医疗大数据科技有限公司 | 一种基于关键点生成数字人体影像的方法、装置及设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007102537A1 (ja) * | 2006-03-07 | 2007-09-13 | Osaka University | 姿勢推定装置および方法 |
WO2010088032A2 (en) * | 2009-01-30 | 2010-08-05 | Microsoft Corporation | Visual target tracking |
JP2010231452A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Kddi Corp | 多次元時系列データ分析装置及び多次元時系列データ分析プログラム |
JP2011123733A (ja) * | 2009-12-11 | 2011-06-23 | Denso Corp | 乗員姿勢推定装置 |
JP2011238222A (ja) * | 2010-04-30 | 2011-11-24 | Liberovision Ag | 多関節オブジェクトモデルのポーズを推定するためのコンピュータ実行方法、仮想画像をレンダリングするためのコンピュータ実行方法、およびソース画像セグメントのセグメント化を決定するためのコンピュータ実行方法 |
JP2012059082A (ja) * | 2010-09-09 | 2012-03-22 | Seiren Co Ltd | 3次元形状の骨格モデル作成方法及び装置並びに3次元形状の寸法測定方法及び装置 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7003134B1 (en) * | 1999-03-08 | 2006-02-21 | Vulcan Patents Llc | Three dimensional object pose estimation which employs dense depth information |
US8249334B2 (en) | 2006-05-11 | 2012-08-21 | Primesense Ltd. | Modeling of humanoid forms from depth maps |
EP2095296B1 (en) * | 2007-04-20 | 2014-01-01 | Softkinetic Software | A method and system for providing a three-dimensional model of an object of interest. |
CA2734143C (en) * | 2008-08-15 | 2021-08-31 | Brown University | Method and apparatus for estimating body shape |
US8294767B2 (en) * | 2009-01-30 | 2012-10-23 | Microsoft Corporation | Body scan |
US8565479B2 (en) | 2009-08-13 | 2013-10-22 | Primesense Ltd. | Extraction of skeletons from 3D maps |
EP2357605B1 (en) | 2009-12-28 | 2013-01-16 | Softkinetic Software | Stabilisation method and computer system |
EP2357608B1 (en) | 2009-12-28 | 2012-11-21 | Softkinetic Software | Tracking method |
US8787663B2 (en) | 2010-03-01 | 2014-07-22 | Primesense Ltd. | Tracking body parts by combined color image and depth processing |
JPWO2011108028A1 (ja) | 2010-03-05 | 2013-06-20 | 富士通株式会社 | 無線通信システム、端末装置、及び無線通信システムにおける無線通信方法 |
RU2534892C2 (ru) | 2010-04-08 | 2014-12-10 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Устройство и способ для захвата безмаркерных движений человека |
US20110292036A1 (en) * | 2010-05-31 | 2011-12-01 | Primesense Ltd. | Depth sensor with application interface |
US20120218395A1 (en) * | 2011-02-25 | 2012-08-30 | Microsoft Corporation | User interface presentation and interactions |
EP3751517A1 (en) * | 2011-05-16 | 2020-12-16 | Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften e.V. | Fast articulated motion tracking |
WO2013162735A1 (en) * | 2012-04-25 | 2013-10-31 | University Of Southern California | 3d body modeling from one or more depth cameras in the presence of articulated motion |
US9047507B2 (en) * | 2012-05-02 | 2015-06-02 | Apple Inc. | Upper-body skeleton extraction from depth maps |
-
2012
- 2012-06-14 EP EP12172091.6A patent/EP2674913B1/en active Active
-
2013
- 2013-05-16 US US14/119,406 patent/US9317741B2/en active Active
- 2013-05-16 JP JP2014524423A patent/JP5855751B2/ja active Active
- 2013-05-16 KR KR1020137030985A patent/KR101519940B1/ko active IP Right Grant
- 2013-05-16 WO PCT/EP2013/060196 patent/WO2013186010A1/en active Application Filing
- 2013-05-16 CN CN201380001412.0A patent/CN103733227B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007102537A1 (ja) * | 2006-03-07 | 2007-09-13 | Osaka University | 姿勢推定装置および方法 |
WO2010088032A2 (en) * | 2009-01-30 | 2010-08-05 | Microsoft Corporation | Visual target tracking |
JP2010231452A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Kddi Corp | 多次元時系列データ分析装置及び多次元時系列データ分析プログラム |
JP2011123733A (ja) * | 2009-12-11 | 2011-06-23 | Denso Corp | 乗員姿勢推定装置 |
JP2011238222A (ja) * | 2010-04-30 | 2011-11-24 | Liberovision Ag | 多関節オブジェクトモデルのポーズを推定するためのコンピュータ実行方法、仮想画像をレンダリングするためのコンピュータ実行方法、およびソース画像セグメントのセグメント化を決定するためのコンピュータ実行方法 |
JP2012059082A (ja) * | 2010-09-09 | 2012-03-22 | Seiren Co Ltd | 3次元形状の骨格モデル作成方法及び装置並びに3次元形状の寸法測定方法及び装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
横矢直和: "三次元物体の理解", 電気学会雑誌, vol. 111, no. 2, JPN6014052361, 20 February 1991 (1991-02-20), pages 103 - 107, ISSN: 0002962075 * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018532216A (ja) * | 2015-09-07 | 2018-11-01 | ソニー インタラクティブ エンタテインメント アメリカ リミテッド ライアビリテイ カンパニー | 画像正則化及びリターゲティングシステム |
US11893671B2 (en) | 2015-09-07 | 2024-02-06 | Sony Interactive Entertainment LLC | Image regularization and retargeting system |
JP2017116403A (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | トヨタ自動車株式会社 | 姿勢推定装置、姿勢推定方法、およびプログラム |
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