拡張現実空間構築の試み ～深度センサーを用いたメディアプレーヤーの制御～ 摂南大学 113013 大小田 隼人 理工学部 電気電子工学科 電子光機器研究室 Basic Research on Image Processing using Visual Programming Language - The Indoor Abnormal-State Detection by Processing an Web Camera Image Hayato Okoda Electronic and Optical Systems Lab., Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Setsunan Univ. １．まえがき ２．１ 実験の手順 近年,Kinect の深度情報や骨格認識機能を用いた,プロジ 実験の概要図を図 2 に示す。 ェクションマッピングやインターフェースの技術が発展し (1)実験者を Kinect との距離を 3.0m 離れるように配置する。 てきている。本研究では,Kinect の骨格認識機能を用いて, (2)配置後,ユーザーのキャリブレーションを行う。 人体で音楽を操作する,インターフェースの開発を目的とす (3)プログラムで指定した任意のポーズをとる。 る。 (4)ポーズの認証に成功した場合,音楽がなる。 成功例と失敗例をそれぞれ,(a)と(b)に示す。 ２．概要 深度カメラ スピーカー CPU OS 使用言語 表 1 実験機材 Kinect for Windows マルチメディアスピーカー Intel core i5-4570 3.75GHz Windows7 HomePremium Processing 1.5.0 Kinect の骨格認識機能を用いて,人が任意のポーズを とると,音楽を再生する実験プログラムを作成した。 図 1 にプログラムのフローチャートを示す。 図 2 実験図 (a)成功例 実験に成功した場合の画像を図 3 に示す。実験者がプログラムに記述 されたポーズを正しく取れた場合,骨 格情報が白くなり,音楽が鳴り始める。 図 3 成功例 (b)失敗例 実験に失敗した場合の画像を図 4 に示す。実験者がプログラムに記述 されたポーズを正しく取れない場合, 骨格情報が赤くなり,引き続きポー ズの,認証をとり続ける。 ３．結び 図 4 失敗例 認証する間節数を多くしてしまうと,認識しないことがあ った。そこで,本実験は上半身部分の関節を認識してやるこ とで認識率を上昇させた。 文 図 1 プログラムのフローチャート 献 (1)O PLUS E vol35 NO.11 November 2013 (2)橋本直：Processing でつくる拡張現実空間レシピ March 2013 (3)Greg Borenstein : Making Things See March 2013
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