周期的な人間動作におけるキーポーズ予測

本論文では、水泳チャンネルでのトップクラスの水泳選手の反復動作シーケンス内における内部周期時間間隔を推定する問題を研究します。間隔の限界は、重要なポーズ、すなわち身体の特徴的な姿勢の時間的発生によって与えられます。キーポーズは、完全な姿勢の特定の一つまたは二つの特徴を用いて定義されます。このような微妙な特徴を直接検出することはしばしば困難です。そこで、次の方法を提案します：水泳選手を横から観察するという条件の下で、我々はポーズレットの絵構造を構築し、水泳選手の通常の動作内でランダムな支持ポーズを堅牢に特定します。我々は、一つのストローク内での複数の支持ポーズの出現を考慮しつつ、キーポーズを予測する最大尤度モデルを定式化します。最大尤度は、キーポーズの時間的場所に関する事前知識を利用して、予測の再現率を改善するために拡張することができます。我々は、実験的に我々のモデルが高精度でキーポーズを信頼性かつ堅牢に検出することを示し、追加のカメラビューを用いてフレームワークを拡張することでその性能を改善できることを示しています。