2014 Fiscal Year Annual Research Report
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25282173
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
福井 和広 筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡崎 彰夫 筑波技術大学, 産業技術学部, 教授 (20516679)
加藤 伸子 筑波技術大学, 産業技術学部, 教授 (90279555)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 指文字 / 多視点画像 / 動画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は以下の項目について研究を実施した．
【スポッティング機能強化】(1)昨年度は動き形状類似度を測る際，TER (Time elastic random)特徴に対して相互部分空間法(MSM)を適用していた．これに対して本年度はMSMに替えて，より高い識別性能を有するグラスマン判別分析(GDA)を適用した．これにより，識別性能が73%から74.3%へと向上した．(2)TER特徴を用いた方式は性能が高い分，処理量が多い．そこで(1)とは別のアプローチとして，複数のカーネル直交相互部分空間法(KOMSM)を並列的に用いた方式も併せて検討した．この方式では，手の動きの時間方向縮伸に対応するために，更新係数の異なる複数入力部分空間を並列で識別し，これから得られた複数の類似度の平均を最終的な類似度とした．
【システム構築】距離センサ（Microsoft Kinect for Windows v2）の台数は１台，センサから対象者の手までの距離は1.4m程度とした．配置はやや下向きから見上げる位置が有効であった．
【システム評価】性能評価のために，８種類の連続指文字（“センサ”，“Kinect”, “ロバスト”，“パターン”，“４１”, “３８”, “図１”，“７９”）を含む文章を日常的に手話，指文字を使用している筑波技大の学生に発話してもらい，その様子をビデオ撮影した．データ収集では，カメラに対して正面，少し向きを変えた5方向について，それぞれ4回撮影を行った．性能評価の結果，連続指文字の長さに依存して，検出性能(Error equal rate)が2％から25%程度まで大きく変動することが分かった．特に”Kinect”のような長い単語はEERが高く，対策が必要であることが分かった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
以下の理由による．要素技術の研究開発が当初計画に比べてやや遅れており，それに連動して性能評価の実施にも遅れが生じている．また当初の予定には無かったグラスマン多様体の導入により，動き形状類似度に関する研究項目が増え，性能評価および成果発表に予定以上の時間が必要となった．
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| Strategy for Future Research Activity |
上記遅れを取り戻すように，評価実験の実施スケジュールを適切に修正する．さらに動き形状類似度に関する研究については，現在の研究成果を早急に整理し，論文投稿に向けて作業を加速する．
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| Causes of Carryover |
先に述べたように，性能評価の実施やTER特徴を用いた動き形状類似度に関する研究成果の発表準備に遅れが生じ，研究計画の一部がを予定通りには実施できなくなった．そこでこれらに掛かる諸経費を次年度に繰り越す．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
性能評価の実施，成果発表のための旅費，および論文投稿に掛かる費用として使用する予定である．
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