[发明专利]对象物识别方法、装置、系统、程序有效
申请号: | 201780090522.7 | 申请日: | 2017-05-10 |
公开(公告)号: | CN110603570B | 公开(公告)日: | 2023-08-04 |
发明(设计)人: | 村上亮 | 申请(专利权)人: | 富士通株式会社 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70;G06V40/10 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 金雪梅;王海奇 |
地址: | 日本神*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 对象 识别 方法 装置 系统 程序 | ||
本发明公开一种由计算机执行的对象物识别方法,该方法包含:从获得三维位置信息的传感器,获取涉及具有多个关节的对象物的表面的点群数据,并导出或者获取表示上述对象物的多个部位中的每一个部位的位置以及轴向的第一参数且是第一时刻的第一参数,并基于比上述第一时刻靠后的第二时刻的上述点群数据、上述第一时刻的上述第一参数、以及具有轴的几何模型,导出上述第二时刻的上述第一参数。
技术领域
本公开涉及对象物识别方法、对象物识别装置、对象物识别系统以及对象物识别程序。
背景技术
已知有基于散布在人等对象物的表面的点群数据,来追踪对象物的骨骼的技术(例如,参照非专利文献1)。在该技术中,对点群数据的分布,假定混合高斯分布,并且假定各高斯分布的中心(特征点)被固定于对象物的表面,在这样的假定下,通过按每一帧追踪特征点,来追踪对象物的骨骼。
非专利文献1:由M.Ye and R.Yang撰写的Real-time Simultaneous Pose andShape Estimation for Articulated Objects Using a Single Depth Camerain CVPR(2014)
然而,在如上述那样的现有技术中,由于需要对每一帧进行修正特征点的偏差的迭代计算,所以存在计算负荷相对较高的问题。例如,在如上述那样的现有技术中,若每帧实施10次以上的迭代计算,则即使驱使GPU(Graphics Processing Unit:图形处理单元)也预测为30fps是极限。
发明内容
因此,在一个侧面,本发明的目的在于以相对较低的计算负荷高精度地识别对象物的关节或者骨骼。
根据本公开的一个方面提供一种由计算机执行的对象物识别方法,该方法包含:
从获得三维位置信息的传感器,获取涉及具有多个关节的对象物的表面的点群数据,
导出或者获取表示上述对象物的多个部位中的每一个部位的位置以及轴向的第一参数且是第一时刻的第一参数,
基于比上述第一时刻靠后的第二时刻的上述点群数据、上述第一时刻的上述第一参数、以及具有轴的几何模型,导出上述第二时刻的上述第一参数。
根据本公开,能够以相对较低的计算负荷高精度地识别对象物的关节或者骨骼。
附图说明
图1是示意性地表示一个实施例的对象物识别系统的简要结构的图。
图2是表示对象物识别装置的硬件结构的一个例子的图。
图3是表示对象物识别装置的功能的一个例子的框图。
图4是关节模型的一个例子的说明图。
图5是示意性地表示EM算法部124的导出结果的图。
图6是由长度计算部128进行的基于半峰全宽的决定方法的说明用的简要流程图。
图7是表示对象物识别系统1的整体动作的一个例子的简要流程图。
图8是表示部位识别处理的一个例子的简要流程图。
图9A是由对象物识别系统进行的处理的说明图。
图9B是由对象物识别系统进行的处理的说明图。
图10是χkl'的说明图。
图11是表示对用于χkl'的说明的部位分配编号的例子的图。
图12是整体动作的一个例子的简要流程图。
图13是微小拟合处理的一个例子的简要流程图。
具体实施方式
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