2020 Fiscal Year Research-status Report
日常生活空間に潜在する経常的関係性の推定に基づく実世界状況認識
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19K12030
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
角所 考 関西学院大学, 理工学部, 教授 (50263322)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 人物行動理解 / 実世界状況認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日常生活空間内の人や物，場所などの間には，それぞれの物体の持ち主は誰か，普段の置き場所はどこか，といった経常的な関係性が，日頃の生活を通じて醸成されている．このような空間内で，IoT機器やロボットなどが，“私のコップはどこ？” ，“これを（いつもの場所に）片付けておいて”といった生活者からの要求に応えるには，そのような関係性に関する知識を予め備えておく必要がある．本研究では，このような経常的関係性を，対象空間内で生じる人，物，場所間の関わりをカメラで継続的に観測することを通じて推定すると共に，対象空間内の人，物，場所間にまたがる様々な状況を，そのような関係性を踏まえて認識することを目的としている．
このためには，異なるフレーム間で同一の人や物を対応付けるための追跡処理が必要となる．このような処理は，コンピュータビジョンの分野で古くから研究されており，追跡対象に一時的な隠れが生じても，位置変化の連続性等を利用して追跡することが可能となっている．ところが，本研究が対象とするような日常生活空間では，追跡対象に長時間にわたる同一位置への停留や，対象空間からの退出や再度の進入なども生じるため，安定的な追跡の実現が難しく，昨年度はこれが本研究の進捗のための障害となっていた．
そこで本年度は，それぞれの人や物の追跡を完了した上で人，物，場所間の関わりに基づいて経常的関係性を求めるのではなく，人，物，場所間の関わりにはそれぞれの間の経常的関係性を反映した偏りが見られることを仮定し，その下で対象の追跡と経常的関係性の推定を同時に実現するアプローチを考えた．この有効性を確認するために，人－場所間の経常的関係性を対象として，人による場所への訪問頻度に，異なる人や場所による偏りがより顕著な人物追跡結果を求めることで，人物追跡精度の向上と，それに基づく経常的関係性の推定を両立できる可能性を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究では，研究代表者自身の研究室内を日常生活空間として，これを継続的に観測したものを実験用の観測データとして利用することを想定していたが，本年度は新型コロナウィルスの感染防止対策のため，研究室内で多数の人が過ごす状況を作ることができず，実験用観測データの収集が不可能となった．このため，人，物，場所間の多彩な関わりを対象とした手法の検討や実験ができない状況にある．これに対する対応として，人物行動認識の研究用に様々なWebサイトで公開されているデータセットを活用することを考えていたが，日常生活空間での様々な人，物，場所間の多彩な関わりを継続的に撮影したようなデータセットというものはなかなか見当たらず，実験用観測データの入手には引き続き困難が伴っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
人，物，場所間の経常的関係性のうち，本年度試みた人－場所間の関係性については，日常生活空間だけではなく，球技などでのプレーヤの守備範囲にも見られると考えられる．そこで，次年度は，本研究で考えるような人，物，場所などの間に存在する経常的関係性がそれらの間の関わり方に反映され，それに基づいて経常的関係性を推定することに意義のあるような適用分野を，その観測データセットの入手可能性と共に探していくことで，現状の打開を図ると共に，本研究の新たな可能性の開拓にもつなげたいと考えている．
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