抄録
従来の多階層データベースによる手指形状推定では,1時刻前の推定結果を用いてデータベースの探索範囲を狭めることで高速化を実現していた.しかし,この手法では1時刻前の推定結果が真値から離れていた場合,その後の推定を正確に行うことができない問題点があった.そこで,本研究ではデータベースの探索方法を,第一次探索として,粗い手指形状情報によるフィルタリングを行い,第二次探索として,フィルタリングを通過したものから精細な手指形状情報を用いた類似度検索で手指形状を決定する手法を提案した.推定精度は,平均推定誤差の平均値-4.51度,標準偏差±13.11[度]で,第一探索の通過枚数は全データセット20,192枚のうちの平均85.3枚であり,過去の履歴を用いない手法で従来と同等の速度で,手指3次元形状推定を実現することができた.
