2017 Fiscal Year Annual Research Report
Skill log analysis based on life-logging data for e-coaching
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26280074
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
間瀬 健二 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (30345855)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平山 高嗣 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (10423021)
森田 純哉 静岡大学, 情報学部, 准教授 (40397443)
清水 卓也 中京大学, スポーツ科学部, 教授 (60273223)
榎堀 優 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (60583309)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 人間情報学 / ヒューマンインタフェース・インタラクション / マルチモーダルインタフェース / ライフログ / コーチング / 多視点映像 / 一人称視点映像 / 水彩描画 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．技能ログのパターン認識手法：
昨年度に引き続き，技能訓練中の一人称視点画像処理技術の研究を進め，国際会議での発表にまとめた．具体的には，水彩画の描画作業時の一人称視点画像分析を行った．提案手法では，まず，一般物体検出のアルゴリズムにより検出した一人称映像中の物体と視線情報から作業者の注視対象を特定する．一方，視線遷移方向と大きさに応じて，視線遷移状態を表す文字記号を決定する．この注視対象と文字記号の組み合わせを特徴空間とし，各特徴空間の出現回数をカウントしたヒストグラムを特徴ベクトルとして抽出する．このようにして抽出した特徴ベクトル集合に対し教師無しクラスタリング手法を適用し，映像シーンを分類した．また，この分類より得られるクラスタラベルの系列から抽出した系列特徴による映像シーンのクラスタリングを行う手法を提案した．本研究では，水彩画を描く様子を撮影した映像のデータセットに対して，提案する映像シーン分類を適用する実験を行った．また，提案手法によりシーン分類した一人称映像を各クラスタラベルごとに比較視聴可能なツールを試作し，分類結果の目視確認に用いた．本ツールの試作により，技能の解析・伝承を支援する際のインタフェースの基本設計の確認が可能となった．本実験の結果，定義した6 種類の行動ラベルのうちの3 種類の分類については，提案する視覚特徴と用いたシーン分類手法での有意性を確認することができた．
２．技能ログの収集環境と要約技術の研究
要約技術に関しては，多視点スポーツビデオ映像の視聴支援技術の実験的研究から，個性5因子モデルを含む視聴者属性と多視点映像の視点選択傾向の関連性分析を行い，国際会議で発表した．また選手やボールなどの主要興味対象物の移動履歴をもとに，推薦すべき視点遷移のモデルを機械学習によって獲得する手法を提案し，実験で確かめて論文にまとめた．
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| Research Progress Status |
29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 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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