研究課題
運転者の顔，両手，および足挙動の推定に関して，ドライビングシミュレータでの推定実験とそのリアルタイム推定システム構築の完成を本年度で達成した．顔姿勢の推定は，顔向きの回転軸を適切な位置（首の位置）に設定し，その変化について凝視と視線変更といった挙動に即した確率分布を採用することで，より高い精度でかつ頑健な推定が可能となった．両手挙動については，ＧＰＧＰＵによる並列計算を実装し，単一ＣＰＵよりも多い粒子数であるにも関わらず，より高速で，精度よく頑健な推定が可能となった．足挙動については，実時間性の確保について課題解決に重点を置き，検討を進めた．ドライビングシミュレータにて，運転挙動が顕著に表れるよう工夫された運転コースを構築し，同コースを運転している時のセンサデータを取得し，解析に用いた．実際の自動車においても，顔および両手挙動のカメラを設置してデータを取得し，解析を行った．また，顔姿勢推定の別用途への転用として，動画像における顔の装飾（美化）を提案し，実時間デモシステムの構築を行った．これらとは別に，センサ融合のテーマとして，全方位カメラと広角レーザ距離計を中心軸を揃えて固定した複合センサにて，周囲の歩行者を複数，識別しながら追跡する方法を提案し，実時間デモシステムの構築を行った．研究成果の公表として，運転者挙動のうち顔および両手挙動の推定については，自動車技術会にて口頭発表した後，論文としてまとめた．動画像における顔の装飾については，国際会議にて口頭発表した後，論文としてまとめた．センサ融合のテーマと，両手挙動推定の詳細について，国際会議にて口頭発表した．足挙動については，検討した結果を，国内で口頭発表した．ＧＰＧＰＵ実装については，国際会議にて口頭発表した．
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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自動車技術会論文集
巻: Vol.44,No.3 ページ: 919-924
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
巻: Vol.17 No.3 ページ: to appear
