| 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.自己組織化マップを利用して,人物動作の構造学習を行う手法を開発した.動作を構成する姿勢系列の特徴を姿勢単位に分割して,動作クラス間で類似する姿勢特徴とクラス特有の姿勢特徴を自動的に判別できるように従来の自己組織化マップの機能を改良した.その結果,複数の動作クラスから共通して利用される姿勢特徴とクラス固有に利用される姿勢特徴を区別して学習することが可能になった.
2.二人の人物が同時に行った動作を構成する姿勢系列の特徴から,共起している姿勢の候補を抽出する手法を開発した.上記1で述べた自己組織化マップにより表現した動作の構造学習結果を利用して,各人物の動作を自己組織化マップのノードの活性化パターンとして表現させた.活性化パターンを二人の人物の学習サンプルから獲得し,正準相関分析により相関の高い姿勢を抽出することで共起姿勢を抽出した.
3.上記1で得た個人の動作を構成する姿勢系列のうち,早期認識を達成するために有効な固有クラスのみで利用される姿勢区間を自動的に検出して早期認識の精度を高める手法を開発した.昨年度までの手法よりも精度が向上することが確認できた.
4.上記2で得た二人の人物が同時に行う動作に含まれる共起姿勢を利用した動作の早期認識手法を開発した.共起している姿勢のうち,固有クラスのみで利用される姿勢が観測され,かつ,そのような事象が二人同時に起こっている場合には,認識結果を早期に確定できることが確認できた.
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