Model figging of articulated objects

本稿では人体や手などに代表される多関節物体の三次元姿勢を画像から推定するモデルフィッティングの技術についてサーベイする。画像によるモデルフィッティングの枠組みを,1)推定に利用される画像特徴,2)画像と照合するモデルの表現と照合のパラメータ空間,3)照合時の評価関数と最適解の探索手法,にわけて多関節物体の三次元姿勢推定に特徴的な要素を上記三つの観点から比較整理することを試みる。In this paper, we present a survey report for the model fitting method to estimate3-D posture of articulated objects such as human body and hand. We decompose the model fitting framework into the following threee lements: 1)image feature, 2)model description and parameter space for model-image matching and 3)matching function and its optimization. From the viewpoint of these three issues, we try to compare the various methods of model fitting to each other and summarize them