2017 Fiscal Year Research-status Report
マルチモーダルセンシングと機械学習による身体スキル検出手法に関する研究
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17K01098
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
越智 洋司 近畿大学, 理工学部, 講師 (80314847)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 身体スキル検出 / センシング技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械学習技術の導入についてのノウハウ取得を第一優先として、学会や技術セミナーに参加し、その技術調査を行いノウハウを得ることができた。その成果を踏まえて機械学習用の開発用コンピュータを購入し、機械学習技術の実装に向けた試作プログラムの実装を進めた。
現在までに行なってきた画像処理によるカメラ制御の研究を応用し、プレゼンテーション支援の研究についてデプスカメラを利用するアプローチで実装した。本研究の成果は、電子情報通信学会の論文誌に掲載予定である。
当初から予定していた楽器演奏スキルを対象とした教育・学習支援システムの試作として、ギター演奏とドラム演奏の支援を対象としたシステム開発を進めた。ギター演奏システムについては、デプスカメラを利用した画像解析のほかに深層学習の技術を取り入れ、畳み込みニューラルネットワークを利用した左手押弦指の認識に成功した。本研究の成果は、国内会議ならびに国際会議で発表しており、学会誌への論文投稿の準備を進めている。また、機械学習技術の適用については、動作識別にリカレントニューラルネットワークを利用することの有用性が示唆されたため、来年度も継続して研究を進める。
スキル学習支援システムについて、ペンデバイスのセンサー情報を利用した「書き方スキル」の取得について新たな知見を得ることができ、次年度も研究を継続することとした。
また、学内のイベントにて、研究対象となる基礎システムの公開デモと試用を行い、それらの有用性が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画では、小型無線多機能センサを初年度に購入予定であったが、機械学習に関する技術調査とその適用可能性を検討するために、先に機械学習用GPUコンピュータを購入することとした。その結果、機械学習技術の実装と適用するためのデータ分析手法の目処がたち、ギター演奏やドラム演奏だけでなく、ラジオ体操や書き方、松葉杖等、応用領域の範疇や適用可能な研究課題が明らかになってきた。
これらの成果を元に、次年度は機械学習に適したデータを取得するためのセンサー類を購入することで、全体計画としては進捗に問題がおきる可能性は少なく、また様々な学習支援での成果が期待できるため、概ね順調であると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度までの成果を元にしながら、センサー類を利用して学習・教育情報の検出方法を検討し、機械学習による学習・教育支援が適用可能な対象領域の選定と支援モデルの構築、システム実装をすすめていく。機械学習の実装についてはモジュール化を意識して行い、様々な領域やシステムへの適用が可能な形にすすめていく。
システムの実装対象については、様々なデバイスの利用も含めた応用を検討する。また、情報検出の対象の幅を広げるために、小型無線多機能センサーだけでなく、メディアや媒体を組み合わせることで、システムの有用性を高める方向に進むことを検討している。
センサーによる身体動作データの保存については、情報保護を目的に、秘匿化を行い、データ管理方法を設定・実装する。なお機械学習技術については、まだ調査が必要なところもあるため、システム実装と並行してセミナーなどに参加する予定である。
研究成果については、国内学会、国際会議だけでなく学会誌への投稿を行なう予定である。また、開発したシステムのコードやモジュールは一部インターネットにて公開することを視野にいれる。
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Research Products
(8 results)
