1.はじめに

マルチメディア産業の急速な伸展に伴い、３次元データの利用に対する需要が増加している。ここで、従来のリモコンやマウスと比較して、より容易な操作環境の提供と、ユーザの感覚に合ったハンドリングを実現することは大変重要といえる。本稿では、ユーザに対する負担の軽減や、より自然な対話システム実現の観点から、データ・グローブ、手袋やマーカ等を装着することなく、手指の動きを撮影した１台のモノクロカメラから得らる時系列の濃淡画像から手指の運動パラメータを算出し、これにより立体モデルを操作する手法を開発したので報告する。

2.手指領域の検出

我々は、物体を定性的かつ階層的に記述するために、包括的な物体の概念を表現したモデル（共通モデル）を提案している。手指部位の抽出に関して、図１に示すように、手指を直線と凹もしくは凸の曲線セグメントからなる基本形状特徴を一般的な関係（平行、凸角をなす筆）で組み合わせることにより、人差し指、親指の記述し、それら記述に基き画像からの検出を行う。

3.手指の追跡

検出された手指の輪郭線上に追跡点(フレーム間で追跡対象とする参照点)を決定し、隣接するフレームより、各追跡点に対する対応点を探索する。

追跡時に発生する開口問題を回避するために、追跡点の法線方向が一方向に偏らず、90度の角度差のある二方向以上の法線方向を有するように、親指と人差し指の輪郭線上に追跡点を設定した．図３に追跡結果の１例を示す。

4.運動情報の算出

追跡結果として得られた複数（少なくとも４対以上）の対応点対の座標を用いて、手指の３次元空間での運動パラメータとしてR(3x3の回転行列)及び並進ベクトルTを算出する。

5.デモシステム

手指の動きによって、表示された３次元物体を動かすシステムをノートPC(Pentiuml1366MHz)上に実装した(図４)。１フレームの追跡時間は、動きの大きさにより収束迄の演算回数が異なり、20 ～300ミリ秒。

6.むすび

今後は、ステレオ化、認識における頑強性の向上と高速化により、ジェスチャ認識システムの実用化に向けて完成度を高めていく。