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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-25 09:20 Transformerデコーダを用いた階層構造に基づく姿勢推定モデルの構築 ○孔 惠靖・村上 真（東洋大）  PRMU2025-54 |
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| 抄録 | （和） | ニューラルネットワークを用いた人体姿勢推定手法では、関節の種類や数が変わるとニューラルネットワークの構造が変わるため、同じモデルで異なる姿勢データを扱うことができない。本研究では、姿勢推定問題を可変長の関節位置を推定する回帰問題とすることで、異なる姿勢データを扱うことができるようにする。また、人間は関節構造を持つ多様な対象（動物やマニピュレータ等の機械）に対しても姿勢推定を行うことができ、この能力は関節の階層構造そのものをモデル化していることに起因すると考えられる。本研究では、関節位置のシーケンス内に関節間の親子関係を表す識別子を導入することで、階層構造を表現したモデルを構築する。MPIIデータセットを用いた実験により、提案手法は関節の種類・階層構造・位置の推定を行うことができることを確認した。 |
| （英） | In conventional human pose estimation methods based on neural networks, changes in the type or number of joints require modifications to the network architecture, making it impossible to handle different pose datasets with a single model. In this study, we reformulate the pose estimation task as a regression problem that predicts a variable-length set of joint positions, enabling a single model to process different types of pose data. Humans are capable of estimating the poses of various articulated objects, such as animals and mechanical manipulators, and this ability is thought to stem from modeling the hierarchical structure of joints itself. Inspired by this observation, we construct a model that represents hierarchical structures by introducing identifiers that encode parent–child relationships between joints within a sequence of joint positions. Experimental results on the MPII dataset demonstrate that the proposed method can successfully estimate joint types, hierarchical structures, and joint positions. | |
| キーワード | （和） | 姿勢推定 / ResNet / Transformer / シーケンス生成 / 階層構造 / / / |
| （英） | Pose estimation / ResNet / Transformer / Sequence generation / Hierarchical structure / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 424, PRMU2025-54, pp. 68-72, 2026年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-54 | |
| 発行日 | 2026-03-17 (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 | PRMU2025-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IBISML ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-03-24 - 2026-03-25 |
| 開催地（和） | あわぎんホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人や動物の行動解析、マルチメディア認識技術 |
| 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 | 2026-03-PRMU-CVIM-IBISML-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Transformerデコーダを用いた階層構造に基づく姿勢推定モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Building a pose estimation model based on the hierarchical structure using the transformer decoder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 姿勢推定 / Pose estimation |
| キーワード(2)（和/英） | ResNet / ResNet |
| キーワード(3)（和/英） | Transformer / Transformer |
| キーワード(4)（和/英） | シーケンス生成 / Sequence generation |
| キーワード(5)（和/英） | 階層構造 / Hierarchical structure |
| 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） | 孔 惠靖 / Kong Huijing / コウ ケイセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東洋大学大学院 (略称： 東洋大) Toyo University Graduate School (略称： Toyo univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村上 真 / Makoto Murakami / ムラカミ マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-25 09:20:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-54 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.424 |
| ページ範囲 | pp.68-72 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) |
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