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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-05-15 14:45 ミリ波信号を用いた人物メッシュ推定のための点群特徴サンプリング手法 ○中島瑶子・天谷幸太郎・五十川麻理子（慶大）  PRMU2025-4 |
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| 抄録 | （和） | 近年，Wi-Fiやミリ波センサ，LiDAR，超音波などのセンサを用いて、人物の三次元姿勢のみならず、体格などの形状を推定する、人物メッシュ推定の研究が注目されている．これらのセンサには，電波や音波を用いているため，RGBカメラを用いた場合に比べて個人を特定する情報を含みにくく、さらに天候や照度変化に影響されにくいなどの特徴がある．このうち，ミリ波センサから取得された点群データを用いた三次元人物・形状姿勢推定では，処理負荷の軽減を目的として点群サンプリングが行われている．これには特に，反射強度順に基づくサンプリング手法が用いられることが多い． しかし，この手法には，センサに対して身体部位が正対していない場合や，手足などのミリ波反射面積が小さい部分を検出する場合に十分な反射強度が得られないためにサンプリング点が検出されづらいため，推定精度が低下しやすいという課題がある． そのため本稿では，ミリ波点群から抽出される特徴量を効果的にサンプリング可能な機構をミリ波ベース人物メッシュ推定手法に導入することを提案する．提案手法は，既存の人物形状推定手法と比較して，関節位置において0.8cm，平行移動誤差において3.3cmの誤差現象をそれぞれ達成した．また，他のサンプリング手法を人物メッシュ推定手法に導入した場合と比較しても，提案サンプリング手法を導入した場合には三次元人物メッシュ推定精度の向上が確認できた． |
| （英） | Recently, studies on 3D human pose and mesh estimation using such sensors as Wi-Fi, millimeter-wave, LiDAR, and ultrasonic sound have been very active. These sensors have advantages over RGB cameras in terms of adverse environments and privacy-preservation. Among them, point cloud sampling is commonly employed to reduce computational complexity in human pose estimation using point cloud data obtained from millimeter-wave sensors. In the conventional methods, sampling based on reflection intensity is widely used. However, this approach has a limitation that it is difficult to detect sampling points when body parts are not directly facing the sensor or when detecting parts with small millimeter-wave reflective areas, such as limbs. This results in reduced estimation accuracy. In this study, we propose a sampling method that can effectively extracts rich spatial shape features from mmWave point clouds to enhance the performance of 3D human mesh estimation task. Experimental results show that the proposed method can enhance the accuracy of joint position on human mesh by 0.8 cm and the translation by 3.3cm when compared with the baseline method. Furthermore, even when compared with other sampling methods applied to human mesh estimation, the proposed method showed improved accuracy in 3D human mesh estimation. | |
| キーワード | （和） | ミリ波信号 / 三次元人物メッシュ推定 / 三次元点群サンプリング / 特徴抽出 / / / / |
| （英） | mmWave signal / 3D human mesh estimation / 3D point cloud sampling / feature extraction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 26, PRMU2025-4, pp. 23-30, 2025年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-4 | |
| 発行日 | 2025-05-08 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2025-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2025-05-15 - 2025-05-16 |
| 開催地（和） | 奈良女子大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 卒論，D論，CVとAI |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2025-05-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ミリ波信号を用いた人物メッシュ推定のための点群特徴サンプリング手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Millimeter-wave Point Cloud Feature Sampling for Human Mesh Reconstruction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波信号 / mmWave signal |
| キーワード(2)（和/英） | 三次元人物メッシュ推定 / 3D human mesh estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 三次元点群サンプリング / 3D point cloud sampling |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴抽出 / feature extraction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 中島 瑶子 / Yoko Nakajima / ナカジマ ヨウコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天谷 幸太郎 / Kotaro Amaya / アマヤ コウタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五十川 麻理子 / Mariko Isogawa / イソガワ マリコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-05-15 14:45:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-4 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.26 |
| ページ範囲 | pp.23-30 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-05-08 (PRMU) |
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