2008 Fiscal Year Annual Research Report
人間・物体間インタラクションの理解に基づく動作と物体の自動認識
| Project/Area Number |
18300065
|
|---|
| Research Institution | Ritsumeikan University |
|---|
Principal Investigator |
島田 伸敬 Ritsumeikan University, 情報理工学部, 准教授 (10294034)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
白井 良明 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (50206273)
田中 弘美 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10268154)
李 周浩 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (80366434)
|
|---|
| Keywords | 物体認識 / インタラクション / イベント検地 / ジェスチャ / 人体姿勢計測 / ヒューマンインターフェース / 対話的 / 領域分割 |
|---|
| Research Abstract |
室内で動いている人物を抽出する場合、人の影を誤って抽出しないために、影領域を検出する方法を研究した。影領域としての条件は、背景画像より暗い、背景画像とテクスチャの正規化相関が高い、および色が類似しているとし、すべての条件を満たすものを影として検出した。この方法により、従来誤っていた領域の大部分を修正することができた。
影領域の抽出の誤差や、背景面の正反射成分のために、物体が誤検出される場合、ユーザとの対話によって訂正する方法を研究した。この場合、物体の変化の履歴をレイヤーとして蓄えておき、これに基づいて誤りの可能性を絞ることによって、ユーザの負担を減少させる方法を確立した(国内外の著名会議にて発表)。
把持物体と種々の把持パターンを認識する研究を行った。まず、それぞれの画像をから部分空間に基づいて抽出しておく(学習)。認識時には、可能な把持パターンを仮定して、把持物体の識別を試み、識別結果から復元した推定画像と実画像の誤差が小さいものを把持パターンの認識結果とすればよいことがわかった(国内の著名会議にて発表)。
把持パターンと対象物体のいずれかが未知の場合は、部分空間から復元した画像から、復元ができていない部分を抽出し、その部分が何であるかをユーザに尋ねることにより、未知な把持パターンあるいは物体を学習する方法を検討した。
把持パターン識別のため、新しく画像の勾配方向のヒストグラム(HOG特徴)を用いる方法を研究した。認識対象の位置決め精度が十分あれば、多種類の手形状の認識を行えることがわかった(国内外の会議会議にて発表)。
持ち込、持ち去りの検知と検索を行うプロトタイプシステムにより、数日間にわたるシーンの取得と識別およびユーザによる検索と対話的修正の実験を行い、本システムの有効性を検証した。極端な照明条件や多数の人物の同時出現などを除けば、ほぼ正しく動作することが確認された。
|
