豊橋技術科学大学の三浦研究室の研究者らは、深度データのみを使用しDeep learningを用いて様々なポーズ（姿勢認識）を推定する方法を開発しました。
これは介護ロボットなどが要介護者の状態（初期推定）を把握するために開発されました。
従来の認識方法は、画像認識が主流であり、しかしこの方法はプライバシーの問題や暗い場所での使用に関する問題などの課題に直面しているのが現状です。そこで、深度データのみを用いて姿勢認識を行う方法をとります。
本研究では、コンピュータグラフィックス技術とモーションキャプチャ技術を組み合わせて大量のトレーニングデータを生成する方法を確立するアプローチをとります。
まず様々なボディ形状のCGデータを作成、各部位のデータ情報（頭部、胴体部、右上腕部を含む11個の部位）と各関節位置を含む骨格情報とを加算、モーションキャプチャシステムを用いて関節角度を与えるだけでCGモデルを任意の姿勢にする。
この方法で、任意の体型の人物と任意のポーズの組み合わせに対応した訓練データを生成することができ、また作成した合計約10万個のデータは無料リリースされています。
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