[发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序

说明书

该信息处理设备具备关系学习单元，该关系学习单元用于学习具有多个关节的对象的第一图像和坐标信息之间的关系从而构建训练模型，该坐标信息表示多个关节的位置并且被定义在与第一图像的视角相比扩展的范围中，该训练模型用于估计位于新获取的对象的第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息。

技术领域

本发明涉及信息处理设备、信息处理方法和程序。

背景技术

已经提出了各种用于估计对象姿势的技术，例如过去的基于对象图像的估计方法、基于附着在对象上的传感器的输出的估计方法以及基于知识模型的估计方法。PTL 1描述了一种使用总姿势矩阵和部分姿势矩阵的运动模型学习设备。

[引文列表]

[专利文献]

[PTL 1]JP 2012-83955A

发明内容

[技术问题]

然而，传统技术基于整个对象在图像拾取设备的视角内的前提。因此，例如，难以处理针对生成的图像中具有对象的一部分位于视角之外的构成部分的情况。

本发明的目的在于提供一种信息处理设备、信息处理方法和程序，即使在对象的一部分位于视角之外的情况下，也能够基于图像进行姿势估计。

[问题的解决方法]

根据本发明的一个方面，提供了一种信息处理设备，包括：关系学习部分，其学习具有多个关节的对象的第一图像和指示所述多个关节的位置的坐标信息之间的关系以构建训练模型，所述指示所述多个关节的位置的坐标信息被定义在扩展为大于所述第一图像的视角的范围内，所述训练模型估计位于所述对象的新获取的第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息。

根据本发明的另一个方面，提供了一种信息处理设备，包括：坐标估计部分，其基于通过学习具有多个关节的对象的第一图像和指示所述多个关节的位置的坐标信息之间的关系而构建的训练模型，估计位于所述对象的新获取的第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息，所述指示所述多个关节的位置的坐标信息被定义在扩展为大于所述第一图像的视角的范围内。

根据本发明的又一个方面，提供了一种信息处理方法，包括：通过学习具有多个关节的对象的第一图像和指示所述多个关节的位置的坐标信息之间的关系来构建训练模型的步骤，所述指示所述多个关节的位置的坐标信息被定义在扩展为大于所述第一图像的视角的范围内，所述训练模型用于估计位于所述对象的新获取的第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息；以及基于所述训练模型估计位于所述第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息的步骤。

根据本发明的又一个方面，提供了一种程序，使计算机实现：通过学习具有多个关节的对象的第一图像和指示所述多个关节的位置的坐标信息之间的关系来构建训练模型的功能，所述指示所述多个关节的位置的坐标信息被定义在扩展为大于所述第一图像的视角的范围内，所述训练模型用于估计位于所述对象的新获取的第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息。

根据本发明的又一个方面，提供了一种程序，使计算机实现：基于通过学习具有多个关节的对象的第一图像和指示所述多个关节的位置的坐标信息之间的关系而构建的训练模型，估计位于所述对象的新获取的第二图像的视角之外的至少一个关节的坐标信息的步骤，所述指示所述多个关节的位置的坐标信息被定义在扩展为大于所述第一图像的视角的范围内。

附图说明

图1是示出包含本发明的实施例的信息处理设备的系统的示意配置的框图。

图2是示出图1的示例中的输入数据的图。

图3描绘了用于说明在图1的示例中估计关节坐标的示例的图。

图4描绘了用于说明在图3的示例中估计关节坐标的另一个示例的图。