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Multi-Technology Correction Based 3D Human Pose Estimation for Jump Analysis in Figure Skating

Paper Readingはほぼ自分用の簡易的な論文まとめです

・論文基本情報

Multi-Technology Correction Based 3D Human Pose Estimation for Jump Analysis in Figure Skating

Limao Tian ,Takeshi Ikenaga

School of Information, Production and Systems, Waseda University, Kitakyushu 808-0315, Japan; ikenaga@waseda.jp

*Xina Cheng

School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an 710071, China; xncheng@xidian.edu.cn

Masaaki Honda

School of Sport Sciences, Waseda University, Tokyo 169-8050, Japan; hon@waseda.jp

13th conference of the International Sports Engineering Association (2020) Proceedings

・どんな論文か

・フィギュアスケートの2次元演技映像からを3次元で関節特徴点座標復元する。

・先行研究との差分(新規性)

・背景/衣装/競技特有の姿勢/オクルージョン/照明/カメラのパラメータなどにロバストではない。

・既存手法の2次元⇢3次元推定は、身体の基準点に対する3次元復元であり、空間内の実際の位置ではない。

時間・多視点・軌跡平滑性の3つの観点から補正し、空間での座標復元を行う。

・手法概要

・データセット:計51(1回転:23、2回転:10、3回転:15、転倒ジャンプ:3)

 

・6台のカメラ(1920*1080 60fps)を用いてデータ取得。キャリブレーションを行う。赤い○が撮影範囲。

・Openposeを用いて2次元関節座標を抽出。関節14点。

・2次元で左右の違いなどを修正。

・3次元では前の情報から予測することで修正

・半径30mmの球体を超えなければ検出成功。真値はマニュアルでのラベリング。

 

・結果

87.25%の精度(Success Frame/Total Frame)であった。

・議論

詳細なディスカッションがされていない。。。

⇢どのような場合に検出が難しい?

⇢他の手法との比較などは?

・その他

 

ABOUT ME
@hironowa_ru
修士まではスポーツバイオメカニクスを専攻。新卒で総合スポーツ用品メーカーに入社し、デジタル分野の新規事業開発に従事。現在は日本代表選手団に向けた映像分析サポートを行っており、大学院でコンピュータビジョンの観点からスポーツ映像解析の研究を行っている。
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