映像解析における深層学習型デブラー処理に基づく姿勢推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS24005

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2024/03/05

タイトル(英語): Pose Estimation by Deep Learning baed Deblur for Video Analysis

著者名: シラガン・カピストラノ 龍(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Ryu Ciragan Capistrano(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(University of the Ryukyus)

キーワード: 映像解析|深層学習|ブラー|姿勢推定|解像度|Video Analysis|Deep Learning|Blur|Pose Estimation|Resolution

要約(日本語): 映像解析における姿勢推定の精度を向上させるための新しいアプローチとして、映像フレームのデブラー処理に基づくアプローチを提案する．従来の姿勢推定は，低解像画像やモーションブラーによる画像の劣化に弱いという問題があった．本研究では深層学習型デブラー処理を行い，動きによるぼけを除去して被写体の輪郭と動きの明瞭さを再構成し，姿勢推定アルゴリズムが把握しやすい詳細な特徴を再現することを試みる．

要約(英語): Conventional pose estimation is susceptible to image degradation caused by low-resolution images or motion blur. In this research, deep learning-based deblurring is employed to eliminate the blur induced by motion, reconstructing the clarity of the subject's contours and movement. The aim is to reproduce detailed features that are easily captured by pose estimation algorithms

本誌: 2024年3月8日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 19-22 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,230 Kバイト