A review of 3D human pose estimation algorithms for markerless motion capture マーカーレスモーションキャプチャー用の3D人間ポーズ推定アルゴリズムのレビュー

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**タイトル（英語 & 日本語）**:  
A review of 3D human pose estimation algorithms for markerless motion capture  
マーカーレスモーションキャプチャー用の3D人間ポーズ推定アルゴリズムのレビュー

**ジャーナル名 & 出版年**:  
Computer Vision and Image Understanding, 2021

**著者**:  
First: Yann Desmarais  
Last: Philippe Montesinos

**所属**:  
EuroMov Digital Health in Motion, Univ Montpellier, IMT Mines Ales, 30100 Ales, France

**アブストラクト**:  
この論文では、ロボット工学、エンターテインメント、健康およびスポーツ科学など、多岐にわたる応用分野での重要性により、非常に活発な研究分野である人間のポーズ推定に焦点を当てています。畳み込みネットワークの進歩により2Dポーズ推定が目覚ましく進化し、現代の3Dマーカーレスモーションキャプチャー技術は平均して関節ごとに20 mmの誤差を達成しています。しかしながら、方法が多様化するにつれて、適切な選択を行うことが一層困難になっています。ここでは過去5年間の主要な人間ポーズ推定方法をレビューし、メトリクス、ベンチマーク、方法の構造に焦点を当て、精度、速度、堅牢性に基づいた分類を提案し、将来の研究の方向性を導き出します。

**背景**:  
この研究は、人間のポーズ推定がどのようにして多くの応用分野で重要な役割を果たすかを概説しています。特に、映像や画像から人間の体の構成を抽出し、関節の座標を推測し、人間の骨格表現を再構築する技術は、最近の2Dポーズ推定の成功とデータセットの登場によって可能になりました。

**方法**:  
研究では、異なる3Dマーカーレスポーズ推定方法を比較するために、複数のベンチマークデータセットを使用して評価が行われます。これらのデータセットの設計者が推奨する異なるメトリクスについて説明し、これらのメトリクスが異なるコンテキストでどのように計算されるかを議論します。

**結果**:  
主要な3Dポーズ推定技術の現状についての詳細な説明と、特定の記事を慎重に選択して紹介しています。また、精度、堅牢性、速度のパフォーマンス指標の全体的な分析も提供されています。

**議論**:  
論文では、マーカーレスポーズ推定技術の精度向上にはまだ多くの挑戦があると指摘しています。また、これらの技術の限界とそれが応用分野に与える潜在的な影響についても議論しています。

**研究の新規性**:  
この研究は、最新の3Dマーカーレス

ポーズ推定技術に関する包括的なレビューを提供し、以前の研究と比較して精度、速度、堅牢性に基づいて方法を分類する新しい分類法を導入しています。

**限界**:  
論文では、現在の方法が全ての状況で均等に機能するわけではなく、特定のシナリオでは改善の余地があることを認めています。また、これらの技術の一部は高価であり、一部の研究機関や企業でのみ利用可能です。

**潜在的応用**:  
このレビューから、スポーツ科学、バイオメカニクス、ロボティクスなど、さまざまな分野での研究や産業応用への道が開かれます。また、将来の研究のための具体的な方向性と、技術の改善に向けた提案も行っています。