| 研究課題/領域番号 |
24H00733
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 (2026)
国立研究開発法人理化学研究所 (2024-2025) |
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研究代表者 |
川西 康友 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50755147)
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| 研究分担者 |
井手 一郎 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10332157)
出口 大輔 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (20437081)
KASTNER MarcAurel 広島市立大学, 情報科学研究科, 講師 (30966700)
吉野 幸一郎 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70760148)
薗頭 元春 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, 研究員 (90908344)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2026年度)
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| 配分額 *注記 |
47,450千円 (直接経費: 36,500千円、間接経費: 10,950千円)
2026年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2025年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)
2024年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
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| キーワード | 能動的Open-world認識 / 環境認識 / 知識拡張 / Open-set / Open-vocabulary / 未知物体検出 / 行動認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，これまでの未知物体認識・対応付け技術を発展させ，人のように能動的に周囲の環境を観測し，知識を拡張しながら環境理解を可能にする「能動的Open-world認識」の実現を目的とし，ロボットへの実装を通して，実世界で長期間一貫した認識ができるAIシステムの実現を目指す.具体的には，マルチモーダルデータ収集環境構築，センサ制御を伴う能動的Open-set認識技術，長期間の観測に基づく能動的Open-vocabulary認識技術，の3つの課題に取り組む.
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| 研究実績の概要 |
今年度は，既存のデータセットを活用しつつ，新たなデータセット撮影について検討した．
また，人の行動認識に関する研究として，既存の公開データセットを使い，複数視点から得た動画をもとに行動認識する研究，特に系列単位のラベルしかついていないものに対し，フレーム単位のラベル推定を実現した．さらに，この研究を進めるために，宅内に複数のカメラを設置して，その中で行われる日常行動を同期撮影したデータセットを試験的に作成した．また，これに付随して，様々な状況での人物姿勢推定を実現するため，遠方にいる低解像度人物の姿勢推定手法を提案．
一方で，物体認識のOpen-set化に関する取り組みとして，物体検出だけでなくシーングラフを推定する事により，検出された物体が誤検出なのか，未学習の物体なのかを判定する手法を提案した．これにより，Open-setでの物体検出を高精度化した．さらに，シーンの3D CGを用いたシミュレーションによりデータを作成し，空間中の物体をOpen-vocabularyで検索する手法について検討を進めている．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要に示した通り，データセットの撮影に関する検討や，Open-set物体検出，行動認識に関しては複数の成果が出ている．また，CG空間でのシミュレーションの活用についても着手している．
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度は，検出した未学習の物体に対してクラスタリングをし，未学習カテゴリのデータを作成したり，その未学習カテゴリに適切な名前を付与することに関しては十分に取り組めていなかったため，今後この部分に着手する予定である．
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