運動計測情報に基づく人間の日常生活動作認識モデルに関する研究

基于运动测量信息的人体日常生活动作识别模型研究

基本信息

批准号：
16016217
负责人：
森武俊
金额：
$ 8.32万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,日常生活行動を念頭に置いた動作認識において,同時認識性,曖昧性,経験的知識にもとづいた動作に対する条件記述の利用という特長に加え,柔軟な認識能力を獲得可能な認識・学習法の構築を行った.構築したシステムでは,入力には人間の運動情報としてモーションキャプチャデータを用い,同時認識性の実現として対象動作それぞれに対応する動作要素認識器が独立した処理を行う.動作要素認識器では曖昧性を実現し,動作の記述に依存しない統一的な認識・学習のため,カーネル識別器を使用し,予め用意した運動情報と人による正解ラベルからSVMを規範とした学習を行うものとした.本研究で構築した認識システムにおける認識精度を問う実験では誤差逆伝播法,決定木の学習により得られた認識器よりも頑強性があることが確認され,追加学習性によりシステムの柔軟性が示されている.注目運動特徴の自動発見,スイッチングダイナミクスモデルを援用した動的な動作での認識を確認し,本研究の提案する動作認識手法の展開も明確化されている.また,日常生活行動について人と同様の動作認識を行うアルゴリズムと,それに基づきモデル化した人の認識過程につき,床センサや家具センサなどから人間の位置や行動情報を別の側面から取得できる仮想住居環境にて生活実験を行い,本研究で得られる知見の適用可能性を評価した.システムの認識アルゴリズムによる動作認識結果は,評価者にとって分かりやすい形で提示することが必要であるため,三次元表示可能なように変換した上で提示できるような評価システムを構成し,基本的な日常動作についての適用性を確認した.

在这项研究中，在考虑日常生活活动的动作识别中，除了同时识别、模糊性和基于经验知识对动作进行条件描述的特征外，我们还关注能够获得灵活识别的识别和识别。我们构建了一种学习方法。构建的系统使用动作捕捉数据作为人体动作信息作为输入，并与每个目标动作对应的动作元素识别器来实现同时识别。运动元素识别器实现了模糊性并使用核判别器来实现不依赖于运动描述的统一识别和学习，并在实验中使用预先准备的运动信息和人类正确的标签来测试中构建的识别系统的识别精度。在这项研究中，我们发现它比通过误差反向传播和决策树学习获得的识别器更加鲁棒。系统的灵活性通过额外的学习能力得到了证明。利用切换动力学模型自动发现感兴趣的运动特征和识别动态运动得到了证实，并证实了本研究提出的运动识别方法的发展。此外，还开发了一种在日常生活活动中执行类似于人类运动识别的算法，以及基于该算法建模的人体识别过程，以从地板传感器、家具等识别人类行为。传感器等我们在虚拟居住环境中进行了活体实验，可以从不同方面获取位置和行为信息，并评估本研究所获得知识的适用性。系统识别算法的动作识别结果是为了以易于理解的格式呈现信息，我们构建了一个可以转换为三维显示的评估系统，并确认了其对基本日常活动的适用性。