[發明專利]評價方法、評價程序以及信息處理系統

在審

• 申請號: 201980100932.4
• 申請日: 2019-10-03
• 公開（公告）號: CN114503151A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 鈴木達也;池田弘;村上亮
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 朱麗娟;黃綸偉

信息處理裝置取得被攝體的點群數據，并取得與被攝體對應的三維模型。信息處理裝置執行初始值分別不同的第1處理、第2處理以及第3處理。信息處理裝置基于第1處理的結果的似然度、第2處理的結果的似然度以及第3處理的結果的似然度，評價第1處理的結果、第2處理的結果以及第3處理的結果。信息處理裝置基于評價結果，將第1處理的結果、第2處理的結果以及第3處理的結果中的任意的結果作為被攝體的骨架識別結果而輸出。

技術領域

本發明涉及評價方法等。

背景技術

存在使用激光傳感器等距離圖像測量裝置，測量被攝體的三維點群，識別被攝體的骨架等的現有技術。圖28是用于說明現有技術的圖。如圖28所示，在現有技術中，將事先準備的模型1b應用于三維點群1a，將應用的模型1b的狀態作為線索，確定被攝體的骨架信息1c，從而進行三維的骨架識別。

在以下的說明中，將對三維點群1a應用模型1b的處理表述為“擬合”。另外，將激光傳感器等距離圖像測量裝置表述為“傳感器”。另外，三維點群1a是從由傳感器測量的距離圖像變換來的信息。在距離圖像中，將點與距離值分別對應起來。三維點群1a的各點與正交坐標系的坐標信息對應起來。

在擬合中使用的模型1b是分別用圓柱來表現人體的各部位的圓筒模型。構成圓筒模型的各圓柱的粗細和長度是事先決定的。在現有技術中，一邊分別改變模型1b的各關節角度，一邊搜索最適合于三維點群1a的各關節角度。

在此，傳感器以規定的幀率連續地測量距離圖像。在現有技術中，對針對距離圖像的三維點群依次實施擬合，但在實施擬合時，首先設定針對三維點群的模型的初始值。例如，模型的初始值包括模型的位置、模型的各關節角度等。在以下的說明中，將針對連續的多個距離圖像中的某一個距離圖像的三維點群的信息表述為“點群幀”。

在確定初始值的情況下，在現有技術中，將對之前的點群幀實施的擬合結果挪用為初始值。或者，在現有技術中，將與成為擬合的對象的點群幀相同的點群幀(或者，與點群幀對應的距離圖像)輸入到利用了深度學習(DeepLearning)等機器學習的其他骨架識別單元中，計算初始值。

現有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：國際公開第2018/207292號

專利文獻2：國際公開第2019/030794號

非專利文獻

非專利文獻1：X.Wei et al.,“Accurate Realtime Full-body Motion CaptureUsing a Single Depth Camera,”ACM Transactions on Graphics,Vol.31,No.6,Article188(2012)

發明內容

發明所要解決的課題

初始值的設定對最終的骨架識別結果造成較大的影響，因此提高初始值的精度是重要的。在現有技術中，將對之前的點群幀實施的擬合結果挪用為初始值，或者輸入到利用了深度學習等機器學習的其他的骨架識別單元來計算初始值。然而，在任何情況下，如果被攝體的運動與前一個點群幀相比以高速發生變化，則初始值的精度降低。

另外，在被攝體進行表演時，根據某個時機(timing)的被攝體的姿勢，存在被攝體的三維點群的一部分消失，骨架識別的精度暫時降低的情況。如果將這樣的骨架識別的結果作為初始值，挪用到下一個點群幀的擬合中，則在下一個點群幀中，骨架識別的精度也會再次降低。另外，即使將三維點群的一部分已缺失的信息輸入到基于深度學習等機器學習的骨架識別單元中，骨架識別的精度也會降低，因此若將該骨架識別的結果用作初始值，則會導致基于擬合的骨架識別的精度的降低。

本發明是鑒于上述情況而完成的，其目的在于提供一種能夠提高擬合型的骨架識別的最終輸出結果的精度的評價方法、評價程序以及信息處理系統。