| 研究概要 |
人間と機械とが密に協調する,将来の人間支援システムにおいては,機械による人間の動作認識手法が基礎的技術の一つとして非常に重要となる.その中核には,人間動作解析技術と,人間によって行われる動作認識のモデル化が位置する.本研究では,人間の日常行動を解析するための道具立てを開発し,それにより記録・蓄積される生活行動情報に基づいて,人間による動作認識と同様の結果を出力する動作認識モデルを構築し,アルゴリズムとして実装することを目指す.これは家庭やオフィスのような日常的な環境における人間の自然な生活行動に関してそのコンテンツ構築システムを実現することを意味し,人間のモデリングなど人間科学に貢献できるばかりでなく、行動データベース,健康管理や病気予防,生活スペース設計など幅広い応用分野につながる.
これまで行ってきた運動計測情報の動作としての計算機記述を,並列型の動作認識アルゴリズムとして具体的にいくつかのパラメータで、ソフトウェアとしてインプリメントし,同時にその動作を人に提示した際の人による認識の結果との比較を行い,高い一致度を得た.
また,認識する動作情報,その際の運動情報,さらには同一動作を観察する人間による認識情報をリアルタイムに同時並行的に蓄積するためのマルチモーダルデータベースを形成し,インタフェースを含めたシステムを構成した.
さらに,アルゴリズムへの複数条件協調機能とパラメータ自律調整機能の導入,初期パラメータの改善を行って実装し,さまざまな日常生活行動について人間と同様の結果を出力する手法を得た.
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