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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-07 10:55 3次元カメラキャリブレーションとCGベースの画像再現による画像からの実スケール3次元人体形状モデルの推定法の提案 ○井元大輔・浅野雅人・櫻井 航・本間正勝・黒沢健至（科警研）  SIP2024-8 BioX2024-8 IE2024-8 MI2024-8 |
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| 抄録 | （和） | コンピュータビジョン（CV）とコンピュータグラフィクス（CG）の融合が多分野で進んでいる．法科学の分野ではその例として，被写体の画像内容の正確な再現に基づき幾何的な性質（位置関係や形状など）を特定する画像再現法が身長計測等で用いられるが，変形を伴う3次元人体形状の復元への適用は挑戦的課題であり，実現できていない．一方，近年深層学習を活用することで3次元人体形状モデル（SMPLモデル等）を画像に当てはめる技術が研究されているが，実スケール化は原理的に難しい．そこで本研究では3次元カメラキャリブレーションを用いたCGベースの画像再現に基づき，人物画像から実スケールの3次元人体形状モデルSMPL-Xを推定する方法を提案する．この方法で推定した際のシルエット画像の相違度を評価した上で，従来では困難であった直立でない条件の人物画像の実スケールの3次元人体形状解析が新たに可能となり，身長及び体重の推定の適用範囲の拡大が可能となった．今後は，身長及び体重の推定だけでなく，一対一認証への応用範囲の拡張も目指す． |
| （英） | The fusion of computer vision (CV) and computer graphics (CG) is progressing in many fields. For example, in the forensic science domain, reverse projection photogrammetry, that identify geometric properties (position and shape, etc.) of a subject based on accurate reproduction of the image content, are often used to measure height, etc.; Application to a human image is a challenging task and has not yet been realized. On the other hand, in recent years, many researches have been focused on deep learning-based technology that applies fitting a 3D human body shape model (SMPL model, etc.) to an image, but it is difficult in principle to scale the reconstructed model to actual scale. In this study, we propose a method to estimate a real-scale 3D human body shape model (SMPL-X model) from a human image based on the combination of 3D camera calibration and CG-based reverse projection photogrammetry. In addition to evaluating the degree of difference between original silhouette image and estimated silhouette image by using the proposed method, it becomes possible to estimate position, orientation and posture of a 3D human body shape model of a human image of not standing upright, which is conventionally difficult to be anlyzed. Based on the estimated 3D human body shape, estimation of height and weight becomes possible, the range of analysis of height/weight estimation largely expanded. In the near future, we aim to expand the proposed analysis to one-by-one person verification task. | |
| キーワード | （和） | 3次元カメラキャリブレーション / 3次元人体形状モデル / SMPL-X / シルエット / 身長 / 体重 / / |
| （英） | 3D Camera Calibration / 3D Human Body Shape Model / SMPL-X / Silhouette / Height / Weight / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 59, BioX2024-8, pp. 40-45, 2024年6月. | |
| 資料番号 | BioX2024-8 | |
| 発行日 | 2024-05-30 (SIP, BioX, IE, MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIP2024-8 BioX2024-8 IE2024-8 MI2024-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-ME ITE-IST BioX SIP MI IE |
| 開催期間 | 2024-06-06 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） | 新潟大学（駅南キャンパスときめいと） |
| 開催地（英） | Nigata University (Ekinan-Campus "TOKIMATE") |
| テーマ（和） | マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2024-06-ME-IST-BioX-SIP-MI-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 3次元カメラキャリブレーションとCGベースの画像再現による画像からの実スケール3次元人体形状モデルの推定法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstruction of 3D Human Body Shape Model from An Image Based on 3D Camera Calibration and CG-based Reverse Projection Photogrammetry |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 3次元カメラキャリブレーション / 3D Camera Calibration |
| キーワード(2)（和/英） | 3次元人体形状モデル / 3D Human Body Shape Model |
| キーワード(3)（和/英） | SMPL-X / SMPL-X |
| キーワード(4)（和/英） | シルエット / Silhouette |
| キーワード(5)（和/英） | 身長 / Height |
| キーワード(6)（和/英） | 体重 / Weight |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井元 大輔 / Daisuke Imoto / イモト ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 科学警察研究所 (略称： 科警研) National Research Institute of Police Science (略称： NRIPS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅野 雅人 / Masato Asano / アサノ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 科学警察研究所 (略称： 科警研) National Research Institute of Police Science (略称： NRIPS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 櫻井 航 / Wataru Sakurai / サクライ ワタル |
| 第3著者 所属（和/英） | 科学警察研究所 (略称： 科警研) National Research Institute of Police Science (略称： NRIPS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本間 正勝 / Masakatsu Honma / ホンマ マサカツ |
| 第4著者 所属（和/英） | 科学警察研究所 (略称： 科警研) National Research Institute of Police Science (略称： NRIPS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒沢 健至 / Kenji Kurosawa / クロサワ ケンジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 科学警察研究所 (略称： 科警研) National Research Institute of Police Science (略称： NRIPS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-07 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | SIP2024-8, BioX2024-8, IE2024-8, MI2024-8 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.58(SIP), no.59(BioX), no.60(IE), no.61(MI) |
| ページ範囲 | pp.40-45 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-30 (SIP, BioX, IE, MI) |
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