ScholarGate
アシスタント
Process / pipelineComputer vision

マーカーレスモーションキャプチャ

マーカーレスモーションキャプチャは、コンピュータビジョンと機械学習を用いて、ビデオシーケンスから被写体の3次元位置と関節角度を推定する技術である。OpenPoseやMediaPipeのような深層学習アプローチによって開拓され、反射マーカーや慣性センサーの必要性を排除し、モーションキャプチャを実世界のアプリケーションで利用可能かつ実用的にした。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開スライドをダウンロード

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

手法マップ

関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。

マーカーレスモーションキャプチャ
DTW歩容解析順運動学逆動力学共通空間パターン

出典

  1. Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2017). Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). DOI: 10.1109/CVPR.2017.143
  2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Markerless Motion Capture. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/biomechanics/markerless-motion-capture

どの手法を選ぶ?

この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。

並べて比較する

この手法を参照する項目

ScholarGateMarkerless Motion Capture (Markerless Motion Capture). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/biomechanics/markerless-motion-capture · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026