人物の高速な姿勢推定は，様々なインタラクティブな応用で遅延を抑えることができるため，重要な役割を果たすと考えられる．特に既存手法の中で，Random Tree Walk (RTW) を用いたものは1000fpsを達成できることが示されている．一方，同手法は骨格構造に基づいた逐次推定に基づいている．このため，もし同構造的に初期の関節位置の推定を失敗すると，後続する関節位置に誤差が蓄積する問題があった．また，このような逐次推定は，関節毎に処理を並列化することが困難であった．同問題を解決するために，本稿では時系列情報を利用する．提案するトラッキング手法は， 1 時刻前に推定された各関節位置から始めても現在位置の推定が収束するようにRTW を学習するものである．これによって，関節毎の推定処理の並列化や関節間の蓄積誤差の回避が可能である．
参考文献
- 楊 森, 渡辺 義浩: Random Tree Walkを用いた高速・高精度な3次元人物姿勢トラッキング, 情報処理学会 第219回CVIM研究会, Vol.2019-CVIM-219, No.2, 2019．