機械学習を用いた低サンプリングレート関節点の高サンプリングレート化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC21053

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2021/11/27

タイトル(英語): Generation of Interpolated High-Sampling Rate Motion Data from Low-Sampling Rate based on Machine Learning

著者名: 飯田 航平(芝浦工業大学),清水 創太(芝浦工業大学),奥野 哲史(芝浦工業大学)

著者名(英語): Kohei Iida(Shibaura Institute of Technology),Sota Shimizu(Shibaura Institute of Technology),Satoshi Okuno(Shibaura Institute of Technology)

要約(日本語): 本研究では，OpenPose等によって得られた手軽だがサンプリングレートの低いモーションキャプチャデータを強化学習に基づく内挿補間により，高サンプリングレート化する手法についての提案を行う．本研究は3Dアバターを滑らかに違和感を少なく表示させることを目的としている．

要約(英語): This paper proposes a method to make a series of low-sampling-rate motion capture data be high-sampling-rate ones using an interpolation method based on Reinforcement Learning. This study aims at displaying a 3D avatar smoothly without discomfort.

本誌: 2021年11月30日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 83-84 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 439 Kバイト