JP6684336B1 - データ補正装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
実施形態に係るデータ補正装置は、例えば動体の複数の部位(光学MCデータの場合には、動体の複数の部位に取り付けられたマーカー)の3次元位置データを有するMCデータを補正する。なお、このデータ補正装置は、MCデータに限らず複数の位置データを含むデータセットを補正可能であるが、以降の説明では便宜的にMCデータを補正することを前提とする。また、このデータ補正装置は、2次元などの3次元以外の位置データにも適用可能である。
まず、データ取得部101は、クライアント200、サーバ300、または観客端末400などからMCデータを取得する(ステップS501)。
102・・・データ分類部
103・・・分類規則記憶部
110・・・データ補正部
111,121・・・グループ1補正部
112,122・・・グループ2補正部
113,123・・・グループ3補正部
124・・・グループ4補正部
125・・・グループ5補正部
200・・・クライアント
300・・・サーバ
400・・・観客端末
Claims (9)
- 動体の複数の部位の位置データを取得する取得部と、
前記複数の部位のうちの少なくとも一部の位置データの各々を、当該位置データに対応する部位に依存して、第1のグループおよび第2のグループを含む複数のグループのうちの少なくとも1つに属するように分類する分類部と、
第1の学習モデルによって、前記第1のグループの位置データを補正し、前記第1のグループの補正済み位置データを生成する第1の補正部と、
第2の学習モデルによって、前記第2のグループの位置データを補正し、前記第2のグループの補正済み位置データを生成する第2の補正部と
を具備し、
前記第1の学習モデルは、前記第1のグループに対応する複数の部位のクリーンな位置データを含む第1の目標ベクトルと、前記第1の目標ベクトルの少なくとも1つの要素にエラーを付加して得られる第1の入力ベクトルとを含む学習データを用いて実行された機械学習の学習結果が設定され、前記第2の学習モデルは、前記第2のグループに対応する複数の部位のクリーンな位置データを含む第2の目標ベクトルと、前記第2の目標ベクトルの少なくとも1つの要素にエラーを付加して得られる第2の入力ベクトルとを含む学習データを用いて実行された機械学習の学習結果が設定され、
前記第1のグループに属する複数の位置データに対応する複数の部位は互いに相関が高く、前記第2のグループに属する複数の位置データに対応する複数の部位は互いに相関が高い、データ補正装置。 - 前記動体は骨格を有しており、
前記複数のグループのそれぞれに対応する部位は、前記骨格の構造に基づいて定義されている、
請求項1に記載のデータ補正装置。 - 前記動体の骨格は、第1の可動関節を含み、
前記第1のグループは、少なくとも前記第1の可動関節よりも前記動体の末端側にある第1の部位に対応し、かつ、前記第1の可動関節よりも前記動体の中心側にあるいずれの部位にも対応しないように定義されていて、
前記第2のグループは、少なくとも前記第1の可動関節よりも前記動体の中心側にある第2の部位に対応し、かつ、前記第1の可動関節よりも前記動体の末端側にあるいずれの部位にも対応しないように定義されている、
請求項2に記載のデータ補正装置。 - 前記動体は、上半身および下半身を有し、
前記第1のグループは、前記動体の下半身に対応するように定義されていて、
前記第2のグループは、前記動体の上半身に対応するように定義されている、
請求項2に記載のデータ補正装置。 - 前記第1のグループの補正済み位置データの少なくとも一部と、前記第2のグループの補正済み位置データの少なくとも一部とを補正し、前記第1のグループの位置データの少なくとも一部および前記第2のグループの位置データの少なくとも一部を包含する第3のグループの補正済み位置データを生成する第3の補正部をさらに具備する、請求項1に記載のデータ補正装置。
- 前記第3の補正部は、第3の学習モデルによって、前記第1のグループの補正済み位置データの少なくとも一部および前記第2のグループの補正済み位置データの少なくとも一部を補正し、前記第3のグループの補正済み位置データを生成する、請求項5に記載のデータ補正装置。
- 前記第3の学習モデルは、前記第3のグループに対応する複数の部位のクリーンな位置データを含む目標ベクトルと、前記第1のグループに対応する複数の部位の少なくとも一部のクリーンな位置データおよび前記第2のグループに対応する複数の部位の少なくとも一部のクリーンな位置データとを結合して得られるベクトルの少なくとも1つの要素にエラーを付加して得られる入力ベクトルとを含む学習データを用いて実行された機械学習の学習結果が設定されている、請求項6に記載のデータ補正装置。
- 前記第3の補正部は、前記第1のグループの補正済み位置データの少なくとも一部と、前記第2のグループの補正済み位置データの少なくとも一部とを統合し、前記第3のグループの補正済み位置データを生成する、請求項6に記載のデータ補正装置。
- コンピュータを、
動体の複数の部位の位置データを取得する手段、
前記複数の部位のうちの少なくとも一部の位置データの各々を、当該位置データに対応する部位に依存して、第1のグループおよび第2のグループを含む複数のグループのうちの少なくとも1つに属するように分類する手段、
第1の学習モデルによって、前記第1のグループの位置データを補正し、前記第1のグループの補正済み位置データを生成する手段、
第2の学習モデルによって、前記第2のグループの位置データを補正し、前記第2のグループの補正済み位置データを生成する手段
として機能させ、
前記第1の学習モデルは、前記第1のグループに対応する複数の部位のクリーンな位置データを含む第1の目標ベクトルと、前記第1の目標ベクトルの少なくとも1つの要素にエラーを付加して得られる入力ベクトルとを含む学習データを用いて実行された機械学習の学習結果が設定され、前記第2の学習モデルは、前記第2のグループに対応する複数の部位のクリーンな位置データを含む第2の目標ベクトルと、前記第2の目標ベクトルの少なくとも1つの要素にエラーを付加して得られる入力ベクトルとを含む学習データを用いて実行された機械学習の学習結果が設定され、
前記第1のグループに属する複数の位置データに対応する複数の部位は互いに相関が高く、前記第2のグループに属する複数の位置データに対応する複数の部位は互いに相関が高い、データ補正プログラム。
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