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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-02 16:50 ゆったりとした衣服を着用した人物の関節位置の学習可能性 ～ 人手でのアノテーションを対象とした検証 ～ ○中村千夏・北野大志（工学院大）・井原拓哉・藤田浩二（東京科学大）・三上 弾（工学院大）  MVE2025-19 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，衣服を着用した状態での正確な関節位置の推定がどの程度可能なのか，そして訓練を行うこ とで精度が向上するかを検証する．衣服を着用したままで正確な関節の状態を推測可能になれば，早期の診断や，診 断時の患者の負担低減など様々な効果がある．しかし，着衣状態の人物の正確な関節位置を知ることは困難であった． 特に高齢者などが着用するゆったりとした衣服では服の形状の変化が大きく，服の形状から内部の関節の状態を推定 することが困難となる．本研究では，山口らにより提案された LED とハイフレームレートカメラを用いたゆったり とした衣服着用状況での関節位置推定手法を利用して関節の真値を得る．実験では 8 名の被験者に関節位置推定の訓 練を行わせ，推定精度の変化を確認した．その結果，15 分程度のトレーニング 3 回により関節位置推定精度が向上す ることを確認できた． |
| （英） | This study investigates the extent to which accurate estimation of joint positions is possible when individuals are wearing clothing, and whether training can improve estimation accuracy. If joint states can be reliably inferred under clothed conditions, it would offer benefits such as enabling early diagnosis and reducing the burden on patients during medical exami- nations. However, determining accurate joint positions of clothed individuals has been a longstanding challenge. The difficulty is particularly pronounced in cases involving loose-fitting garments, often worn by elderly people, where large variations in fabric shape make it difficult to infer underlying joint states. In this work, we obtained ground-truth joint positions using the method proposed by Yamaguchi et al., which employs LEDs and a high-frame-rate camera for joint estimation under loose-fitting clothing. In the experiment, eight participants underwent training sessions to estimate joint positions, and changes in their estimation accuracy were examined. The results confirmed that joint position estimation accuracy improved after three training sessions of approximately 15 minut | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 姿勢推定 / 学習データ / / / / / |
| （英） | Deep Learning / Pose Estimation / Training Data / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 194, MVE2025-19, pp. 7-10, 2025年10月. | |
| 資料番号 | MVE2025-19 | |
| 発行日 | 2025-09-25 (MVE) | |
| 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 | MVE2025-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE HI-SIG-DeMO VRSJ-SIG-CS VRSJ-SIG-MR |
| 開催期間 | 2025-10-02 - 2025-10-03 |
| 開催地（和） | オホーツク・文化交流センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | AR/MR技術、ヒューマンインタフェース技術、メディア情報処理技術に関する基礎/応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MVE |
| 会議コード | 2025-10-MVE-SIG-DeMO-SIG-CS-SIG-MR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ゆったりとした衣服を着用した人物の関節位置の学習可能性 |
| サブタイトル（和） | 人手でのアノテーションを対象とした検証 |
| タイトル（英） | Capability of Learning Joint Positions under Loose-Fitting Clothing |
| サブタイトル（英） | A Study with Human Participants |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 姿勢推定 / Pose Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 学習データ / Training Data |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 中村 千夏 / Chinatsu Nakaura / ナカムラ チナツ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北野 大志 / Daishi Kitano / キタノ ダイシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井原 拓哉 / Takuya Ibara / イバラ タクヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 東京科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 浩二 / Koji Fujita / フジタ コウジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 東京科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三上 弾 / Dan Mikami / ミカミ ダン |
| 第5著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-02 16:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MVE |
| 資料番号 | MVE2025-19 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.194 |
| ページ範囲 | pp.7-10 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-09-25 (MVE) |
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