

現在単視点RGB画像から手の姿勢推定を行いたくて、機械学習でやろうと思っています。  
関節の位置をラベルとしてつけるイメージです。  
このラベルなのですが、配列は学習データとして取り入れられるのでしょうか？  
出力は推定される関節の位置で、これを手モデルに合成できればいいかなと思います。

機械学習の経験が浅く、どう学習データを作るのかがわかりません。ご教授頂けると幸いです。

* * *

追記 (具体的な方法):
ボールを握っているような状況の手を、その中心(この場合は透明なボールの中心)から写します。モーションキャプチャーで撮影し‌​たものを用いるので、関節や手の甲の3次元‌​位置はわかっています。これを学習データの‌​ラベルとして、CNNなどの既存のネットワ‌​ークにかけられれば良いかなと思っています‌​。入力は画像のみ、出力は推定される関節や‌​手の甲の3次元位置をまとめた配列で出す、‌​のが具体的な手法のイメージです。クラスに‌​分類、というのは調べると見かけますが、回‌​帰的なものの参考資料はなかなかないですね‌​..。


CC BY-SA 3.0
2017-11-30T08:49:29.263
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question
機械学習
手の姿勢推定における学習データのラベル付け


「ラベル」という言葉の使い方が妙な気もしますが、結論から言うと可能です。

具体的な手法は、たとえば ICCV 2017 に出された Christian Zimmermann & Thomas Brox. ["Learning to
Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images"](https://lmb.informatik.uni-
freiburg.de/projects/hand3d/) が参考になると思います。

手の姿勢推定という研究は色々と行われているので、他の研究をまとめたサイトも存在しています。  
<https://github.com/xinghaochen/awesome-hand-pose-estimation>


CC BY-SA 3.0
2017-12-07T09:17:52.423
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