GCNに基づいた指差し指示位置推定のための身体特徴点の検討

カテゴリ：部門大会

論文No：OS2-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Investigation of Body Feature Points Based on GCN Estimating Target Point for Pointing Gesture

著者名：中川 莉那（富山県立大学）,中井 満（富山県立大学）

著者名(英語)： Rina Nakagawa (Toyama Prefectural University),Mitsuru Nakai (Toyama Prefectural University)

キーワード：ジェスチャー,指差し,グラフ畳み込みネットワーク,深度カメラ,骨格情報,Gesture,Pointing,Graph Convolutional Networks,Depth Camera,Skeletal Information

要約(日本語)：近年，ジェスチャインタフェースによって機器の操作が可能になっており，スクリーン上の指差し指示位置を推定する研究が行われている．本発表ではランドマーク（身体部位）情報を用いて，グラフ畳み込みネットワーク(GCN)で推定する手法を提案する．RGBカメラより身体情報，Depthカメラより深度情報を取得し，これらより全身の関節の座標を得る．そのうちの複数のランドマークを組み合わせた姿勢グラフを構築した．ランドマークの組合せによる推定誤差を比較する実験を行い，どの構成が高い精度を示すか検証した．得られた結果を基に，指差し指示位置を推定するための重要な部位を報告する．

本誌掲載ページ：833-838p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,321Kバイト