| 研究課題/領域番号 |
17K00372
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
李 周浩 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80366434)
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| 研究分担者 |
島田 伸敬 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10294034)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | フェーズ推定 / 行動クラスタリング / ロバスト推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では一連の作業をプロセスと定義し、一定のプロセスを持つ作業に対してカメラを用いてある人物を撮影し、その人物が行っている行動がプロセスのどの部分（フェーズ）であるかをロバストに推定するものである。最初に模範となるプロセスを記録したときのカメラの位置と異なる位置にカメラを設置しても推定精度を落とさずにプロセス推定が行えるように世界トップ水準の高精度な行動分類器を実現した。これにより異なる環境で記録した別人物の同行動を比較することが可能となる。
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| 自由記述の分野 |
空間知能化、ロボティクス、機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果によって、調理法、組み立て作業など、決まった一連の作業を行う先生役の人の動作をカメラで収めることによって、異なる空間で異なる人がその動作をまねて行った場合どの動作が作業全体におけるどの部分であるかを判別できると同時に2者間の動作の違いが比較できるようになる。これまでの手法はカメラを用いた場合できるだけ同じ位置にカメラを配置しないと再現性が低かったが本研究はその問題を概ね解決した。また本研究成果を活用することで、遠隔教育、ビデオ教育などがもっと容易にできるようになる。
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