2012 Fiscal Year Annual Research Report
動画像処理を用いる動的挙動解析と３次元構造復元の研究
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22500167
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
大谷 淳 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (90329152)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 行動認識 / ベイジアンネットワーク / 手話認識 / 表情 / 動的カメラ / 動物体 / 追跡 / ３次元復元 |
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| Research Abstract |
本年度は、本研究の計画に従い、以下の２つの課題に焦点を絞って検討を進めた。
（１）人物の追跡・行動認識
公共空間の人物の行動の一例として、店舗内の顧客の購買行動を認識対象とする検討を行った。具体的には、顧客が商品を購買したあるいはしなかった際に、迷ったか否かは店舗側のビジネスのために大変重要な情報であるので、商品を購買したか否か、迷ったか否かの組み合わせである合計４通りの購買行動を認識対象とすることにした。認識手法としてはベイジアンネットワーク（Bayesian Network: BN)を用いることにした。BNは、他の多くの認識手法と異なり、各認識カテゴリーにおける変動が大きくても対応可能な特徴があるため、前述のような人物の行動の認識に対して優れた認識性能が期待できると考えられる。本年度は、認識に有効な顧客（人物）の画像特徴とBNの構造を検討した。即ち、人物の画像特徴として、人物と棚との距離等を動画像から手動で抽出するとともに、BNのノードの配置を変化させた。その結果、前述の４種類の行動を約９０％程度の精度で認識できる見通しを得た。手振りと表情の組み合わせを語彙とする手話動作の認識法については、論文誌への投稿を目指した詳細な検討を行った。即ち、提案手法の優位性を示すため、関連する従来研究との実験による比較を行うための実験データ収集およびその分析を行った。
（２）移動カメラの位置姿勢推定と３次元復元
移動するKinectセンサーにより撮像されたシーン中の複数の移動物体を追跡・抽出するとともに、それらの構造の３次元復元を行う方法の検討を進めた。既に提案した時系列修正RANSACにより抽出した移動物体の特徴点の分類結果を用いた領域分割処理には、処理の汎用性等に課題を残していた。そこで、supervoxelをRGB動画像から抽出し、併用する方法を検討し、有効性の見通しを得た。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)
