2004 Fiscal Year Annual Research Report
アクションアルファベット抽出に基づく日常生活行動の認識と要約の研究
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16300062
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
中田 亨 独立行政法人産業技術総合研究所, デジタルヒューマン研究センター, 研究員 (10344152)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松井 俊浩 独立行政法人産業技術総合研究所, デジタルヒューマン研究センター, センター長代理 (90358010)
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| Keywords | 動作認識 / ジェスチャ認識 / 身体動作認識 / 認識工学 / 身体運動 / 実世界コンピューティング |
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| Research Abstract |
人間の身体動作を、動作の断片であるアクションアルファベットに分節化することで、行動の内容を認識する手法の構築に成功した。
本研究では、人間の四肢等の主要関節の動作の相関、いわゆる「つられ」に注目した。人間は四肢を全く独立に動かすことができず、常につられが存在している。つられ方は、心理状態や動作の労力需要に応じて切り替わる。従って、心理状態の変化や作業の切り替わりは、つられの変化に現れると予想を立てた。
そこで、つられの急変化する時点をもって「動作の区切れ目」と判定する方法を考案した。この動作時間的分節化法が、人間の感覚に近い分節化を実現するか、さらに行動の自動的認識に有効であるかを検証するために実験を行った。
実験では、歩行、投擲、文字書きなど、作業動作からスポーツ的動作までの多様な12種類の動作のデータを、本手法の分析対象とした。分節化を実施すると、歩行のデータは一歩一歩が切り出され妥当であった。スポーツや作業動作においても、筋制御に継続性のある期間を「動作のまとまり」として分節化していた。このようにして、一連の動作を構成するアクションアルファベットを、自動的に抜き出すことに成功した。
この段階において、行動はアクションアルファベットの列に変化されている。しからば、行動の認識はアルファベットの列の比較・認識によって実現されうると期待できる。文字列の比較と類似度の照合はDPマッチング手法によって容易になしえる。本研究おいて用意した12種類全36個の動作データに関して、それらのアクションアルファベット列の文字列照合を行うと、62%の正答率をもって、動作の認識ができることが分かった。
従来のジェスチャ認識手法においては、本研究のように多様な動作は適応不可能であった。また、行動データの照合に膨大な計算が必要であった。本研究の動作の分節化は、これらの問題を解決できている。
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