| 研究概要 |
本研究の目的は,複数の人物が存在する協調空間において観測される人物の動作が完了する前の段階で認識を行う早期認識法を確立することである.本年度は,以下の研究成果が得られた.
1. 照明変動に頑健な背景差分法を開発し,人物シルエットを抽出できることが確認できた.2で述べる人物領域分割においても十分に満足できる人物シルエットが抽出された.
2. 二人の人物が存在する環境で,複数のカメラ画像から得られた画像から1の成果を利用して人物のシルエットを抽出し,そのシルエット画像から3次元形状を復元し,3次元空間中での人物領域分割手法を開発した.3次元形状を構成するボクセルがどちらの人物に所属するかをエネルギー最小化問題を解くことにより人物領域の分割を行った.実験により,人物同士が接触している状況でも,人物領域を分割できることが確認できた.
3. 自己組織化マップを利用して,人物動作を学習・認識する手法を開発した.動作は複数の時系列姿勢によって表現されるため,その情報量は非常に大きいが,多くの冗長性を含んでいる.自己組織化マップを利用することで,類似姿勢は同じノードに圧縮され,相違姿勢は別のノードに割り当てられるため,効率的な動作の学習が可能である.複数の動作パターンを自己組織化マップで学習し,同じクラスの動作からのみ参照される姿勢を自動的に見つけることで,動作の早期認識を行う手法を開発し,実験を通してその有効性が確認できた.
4. 自己組織化マップを2つ利用して,人物間の動作の共起関係を学習する手法を開発した.3で述べた研究成果を利用して,各人物の動作をそれぞれの自己組織化マップで学習し,動作間の共起関係をマップ間の連想記憶として学習する手法を開発した.シミュレーション実験により,その有効性が検証できた.
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