運動解析用自動デジタイジングシステム

　　　　　　　　　　太屋岡研究室　　　垰畑　陽

平

屋内

背景背景

デジタイジングとは各関節を検出しデータを得ること

モーションキャプチャ

（ c ）運動解析

図 1　運動解析の説明

屋外手動デジタイ

ジング

（ a ）原画像 （ b ）デジタイジング　　　　　画像

モーションキャプチャ

屋内

目的目的

• デジタイジングの自動化• 屋外の運動解析の負担軽減

デジタイジング

（ a ）原画像

① 被験者の検出② デジタイジング

（ b ）デジタイジング　　　　　画像

自動化

システム構成システム構成

図 2　システム構成

取り込み

(a) 解析対象

撮影

(b) CCD-CAP （撮影） (c) PC （画像処理）

OS:TurboLinux10言語： C 言語API:Video4Linux

準備（二値化処理）準備（二値化処理）

(b) グレースケール画像 (0 ～ 255)

(c) 二値化画像｛白 (255) ，黒(0) ｝

(a) カラー画像 (RGB)

二値化

図 3　二値化処理結果

グレースケール化

Y = 0.299R+ 0.587G+ 0.114B

しきい値 127

(1)

式 (1)

被験者位置検出の準備（背景除去①）被験者位置検出の準備（背景除去①）

差分255

0 255

(a) 移動前

255

0255

(b) 移動後

0

255-255

(c) 差分後

255

0 0

(d) 出力結果

出力

図 4　背景除去原理①

：被験者（移動物体）

背景除去②背景除去②

差分

255

0

255

0

(a) 左

(b) 真ん中

255

0

(d) 左と真中の差分

(c) 右

(e) 全箇所の差分

255

00

0

255

0 0

図 5　背景除去原理②

255

0

(c) 右

差分

背景除去結果背景除去結果

対象物

図 6　背景除去結果(a) 二値化画像（除去用画像） (b) 除去結果

二値化

差分

(a) カラー画像左 真ん中 右

左 真ん中 右

被験者位置検出（テンプレートマッチング）被験者位置検出（テンプレートマッチング）

b

a

b

a

b

a

dttgdttf

dttgtfr

22 ˆˆ

ˆˆ

　相関係数：ｒ　　→ 2 つのデータ列の間の相関（類似性の度合

い）を示　　　　す統計学的指標　

(2)

• テンプレート画像と観測画像とを照らし合わせ一致箇所を検出する

• 相関係数が大きいほど一致度が高い

(a)テンプレート(b)観測画像 (c) 実験結果

)ˆ( fff )ˆ( ggg

テンプレートマッチング結果テンプレートマッチング結果

図７　テンプレートマッチング原理と結果(c) 実験結果（ N=70 ）(a) 原理

(b) 実験結果（ N=50 ）

：検出：検出

：相関係数が 2 位以降の座標点：最大相関係数となる座標点

N ：相関係数の順位

N ＝ 1

N ＝ 2N ＝ 3

左 真ん中 右

座標を用いたテンプレートマッチング座標を用いたテンプレートマッチング

図 8　座標を用いたテンプレートマッチング原理と結果

(b)実験結果(a)原理

Ｌ

Ｌ

Ｘ

L/2

：検出：検出

：相関係数が 2 位以降の座標点：最大相関係数となる座標点

X ＞ L/2 なら検出

X ＜ L/2 なら無視

まとめと今後の課題まとめと今後の課題

＜まとめ＞• 対象が重ならない場合は

背景除去とテンプレートマッチングにより対象物の位置検出ができた

＜課題＞• 対象物が重なる場合の背景除去• 背景の除去し残し• 正方形のテンプレート画像でしか行えない• 被験者を検出した画像を用いて

関節の抽出