質問: 現在単視点RGB画像から手の姿勢推定を行いたくて、機械学習でやろうと思っています。 関節の位置をラベルとしてつけるイメージです。 このラベルなのですが、配列は学習データとして取り入れられるのでしょうか? 出力は推定される関節の位置で、これを手モデルに合成できればいいかなと思います。 機械学習の経験が浅く、どう学習データを作るのかがわかりません。ご教授頂けると幸いです。 --- 追記 (具体的な方法): ボールを握っているような状況の手を、その中心(この場合は透明なボールの中心)から写します。モーションキャプチャーで撮影したものを用いるので、関節や手の甲の3次元位置はわかっています。これを学習データのラベルとして、CNNなどの既存のネットワークにかけられれば良いかなと思っています。入力は画像のみ、出力は推定される関節や手の甲の3次元位置をまとめた配列で出す、のが具体的な手法のイメージです。クラスに分類、というのは調べると見かけますが、回帰的なものの参考資料はなかなかないですね..。
回答: 「ラベル」という言葉の使い方が妙な気もしますが、結論から言うと可能です。 具体的な手法は、たとえば ICCV 2017 に出された Christian Zimmermann & Thomas Brox. "Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images" が参考になると思います。 手の姿勢推定という研究は色々と行われているので、他の研究をまとめたサイトも存在しています。