2004 Fiscal Year Annual Research Report
運動計測情報に基づく人間の日常生活動作認識モデルに関する研究
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16016217
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
森 武俊 東京大学, 大学院・情報学環, 助教授 (20272586)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 知正 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (50235371)
中村 衛 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 助手 (10185803)
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| Keywords | 行動理解 / 動作認識 / サポートベクトルマシン / 学習 / マルチモーダルデータベース / 隠れマルコフモデル |
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| Research Abstract |
人間と機械とが密に協調する,将来の人間支援システムにおいては,機械による人間の動作認識手法が基礎的技術の一つとして非常に重要となる.その中核には,人間動作解析技術と,人間によって行われる動作認識のモデル化が位置する.本研究では,人間の日常行動を解析するための道具立てを開発し,それにより記録・蓄積される生活行動情報に基づいて,人間による動作認識と同様の結果を出力する動作認識モデルを構築し,アルゴリズムとして実装することを目指す.
動作認識情報と運動情報の同時並行蓄積データベースシステムの構成を考え,空間・時間の分節化記述を統合し日常生活動作として記述する計算機デスクリプションモデルを基礎に,認識する動作情報,その際の運動情報,さらには同一動作を観察する人による認識情報をリアルタイムに同時並行的に蓄積するためのマルチモーダルデータベースを形成し,インタフェースを含めたシステムを構成した.
人による動作認識との定量的比較実験システムの製作と実験データ解析として,認識動作名・運動データ自体・動作記述設計者による正解動作名を貯めるとともに,その動作を人に提示した際の人による認識の結果との比較を行った.
基礎としたのは,これまで開発を進めてきた運動計測情報の動作としての計算機記述を,並列型の動作認識アルゴリズムとして具体的にいくつかのパラメータを用いソフトウェアとしてインプリメントしたものである.時系列データの類似度の算出が可能なカーネルを用いて実装したもので,具体的には,サポートベクターマシンによる動作記述パラメータの学習も見通し,Mahalanobisと呼ばれるカーネルを利用している.
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