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1. WO2007102537 - 姿勢推定装置および方法

公開番号 WO/2007/102537
公開日 13.09.2007
国際出願番号 PCT/JP2007/054422
国際出願日 07.03.2007
IPC
G06T 7/20 2006.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
7イメージ分析
20動きの分析
G06T 1/00 2006.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
1汎用イメージデータ処理
G06T 5/30 2006.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
5イメージの強調または復元
20ローカルオペレータの使用によるもの
30収縮または膨張,例.細線化
G06T 7/00 2006.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
7イメージ分析
CPC
G06K 9/00369
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00362Recognising human body or animal bodies, e.g. vehicle occupant, pedestrian; Recognising body parts, e.g. hand
00369Recognition of whole body, e.g. static pedestrian or occupant recognition
G06K 9/44
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
36Image preprocessing, i.e. processing the image information without deciding about the identity of the image
44Smoothing or thinning of the pattern
G06T 2207/30196
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
30Subject of image; Context of image processing
30196Human being; Person
G06T 7/75
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
70Determining position or orientation of objects or cameras
73using feature-based methods
75involving models
出願人
  • 国立大学法人大阪大学 OSAKA UNIVERSITY [JP/JP]; 〒5650871 大阪府吹田市山田丘1番1号 Osaka 1-1, Yamadaoka, Suita-shi, Osaka 5650871, JP (AllExceptUS)
  • 中澤 篤志 NAKAZAWA, Atsushi [JP/JP]; JP (UsOnly)
  • 田中 秀典 TANAKA, Hidenori [JP/JP]; JP (UsOnly)
  • 竹村 治雄 TAKEMURA, Haruo [JP/JP]; JP (UsOnly)
発明者
  • 中澤 篤志 NAKAZAWA, Atsushi; JP
  • 田中 秀典 TANAKA, Hidenori; JP
  • 竹村 治雄 TAKEMURA, Haruo; JP
代理人
  • 田中 光雄 TANAKA, Mitsuo; 〒5400001 大阪府大阪市中央区城見1丁目3番7号IMPビル 青山特許事務所 Osaka AOYAMA & PARTNERS IMP Building, 3-7, Shiromi 1-chome Chuo-ku, Osaka-shi, Osaka 5400001, JP
優先権情報
2006-06078307.03.2006JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) POSTURE ESTIMATING DEVICE AND METHOD
(FR) DISPOSITIF D'ESTIMATION DE LA POSTURE ET MÉTHODE ASSOCIÉE
(JA) 姿勢推定装置および方法
要約
(EN)
A three-dimensional thinned-line figure is extracted from a volume of a subject. The line-thinning figure is divided into elements, each element is denoted by a node, and adjoining two elements are denoted by an edge. Information on the volume corresponding to each element is used as attributes of the node, and the nodes and graph-with-attribute data including the nodes and edges is stored. Referring to a database where model graphs of the postures of the subjects are recorded, the obtained graph data is subjected to graph-matching. Thus, the posture is estimated by judging the portion of each element of a skeleton on the basis of the most similar model graph.
(FR)
L'invention concerne une figure tridimensionnelle formée de lignes fines extraite du volume d'un sujet. La figure formée de lignes fines est divisée en éléments, chaque élément étant défini par un nœud, et deux éléments adjacents étant définis par un bord. Les informations relatives au volume correspondant à chaque élément constituent les attributs du nœud, et les nœuds et les données du « graphe avec attributs » incluant les nœuds et les bords sont enregistrées. Au moyen d'une base de données de référence où des graphes modèles de postures des sujets sont enregistrés, les données du graphe obtenu sont soumises à une intercorrélation entre graphes. Par là, la posture est estimée en évaluant la partie de chaque élément d'un squelette sur la base du graphe modèle le plus similaire.
(JA)
 被検体のボリュームから3次元の細線化図形を抽出する。次に、細線化図形を、複数の要素に分割し、各要素をノードで表し、2つの要素が隣り合うことをエッジで表し、各要素に対応するボリュームについての情報を当該ノードの属性として、ノードとエッジからなる属性付きグラフデータを記憶する。得られたグラフデータについて、被検体の複数の姿勢についてのモデルグラフを記録したデータベースを参照してグラフマッチングを行って、最も近いモデルグラフを基にスケルトンの各要素の部位を判定して姿勢を推定する。
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