複数観測ステーションからの観測データ因果関係に基づく広域活動認識

基于多个观测站观测数据因果关系的广域活动识别

基本信息

批准号：
14780277
负责人：
亀田能成
金额：
$ 2.11万
依托单位：
University of Tsukuba (2003)Kyoto University (2002)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は、因果関係に基づく広域観測下での活動認識の理論基礎を構築し、様々なシチュエーションを想定して実験及び検証を行い、研究発表も行った。まず、マルチモーダルなセンサによる認識の取り組みとして、超音波センサ、マイクロフォンアレイの設置及びそれらに基づく観測データ生成と伝送を行う観測ステーションの設計・開発を行い、特に講義室空間で講義が行われているシチュエーションのもと、如何にして授業の状態を認識するかについて研究した。他の先行研究と異なり、我々が実験を行った講義空間は150人程度が着席できる大きなスペースでる。そのような広い場所でも,10台近い画像センサと超音波センサアレイ、8つのマイクロフォンからなるマイクロフォンアレイを用いて、人の活動を認識することに成功した。実際のアプリケーション例として自動撮影を取り上げ、実用に供することすらできるシネテムも構築し、これについては現在、大学の講義を実際に収録してさらなる評価実験を行っている。また、画像センサーの一種類だけではあるが、20台のカメラを密配置し、対象空間中の物体の運動・形状とカメラ配置による計測精度の関係について研究を行い、その結果、多数センサの協調動作について一定の研究成果を上げた。一方、因果関係を自動的に記述する取り組みから、自動撮影を例に取り上げ、人物が室内を自由に歩行している環境下で、複数首振りカメラの映像切り替えに基づく固定撮影を実現する手法を提案した。固定撮影の場合、それぞれの首振りカメラの方向・ズーム値が一つの記述であり、連続して固定撮影を続けるためには、ある記述が別の記述にどのような因果関係を及ぼすかを解析することが必須となる。本研究では、因果関係を状態遷移で表現し、その状態遷移図をこれまでの人物の運動軌跡から自動的に学習する枠組みを発明した。

今年，我们为基于因果关系的广域观察下的活动识别奠定了理论基础，假设各种情况进行了实验和验证，并介绍了我们的研究。首先，为了利用多模态传感器识别信息，我们设计并开发了一个观测站，安装了超声波传感器和麦克风阵列，并根据它们生成和传输观测数据。我研究了如何在这种情况下识别班级的状态。与之前的其他研究不同，我们进行实验的演讲空间足够大，可以容纳大约 150 人。即使在如此大的区域内，我们也利用近10个图像传感器、一个超声波传感器阵列和一个由8个麦克风组成的麦克风阵列成功地识别了人类活动。以自动拍摄作为实际应用的例子，我们还构建了一个甚至可以投入实际使用的CineTem，目前正在通过录制实际的大学讲座进行进一步的评估实验。此外，虽然只是一种图像传感器，但20个相机紧密排列，研究了目标空间中物体的运动和形状与相机排列导致的测量精度之间的关系，结果多传感器协同运动方面已经取得了一定的研究成果。另一方面，为了自动描述因果关系，我们以自动拍摄为例，提出了一种在人在室内自由行走的环境下通过切换多个摆动摄像机的图像来实现固定拍摄的方法。在固定拍摄的情况下，每个摆动相机的方向和变焦值都是一种描述，为了能够持续进行固定拍摄，分析一个描述与另一个描述之间存在什么样的因果关系是至关重要的。这样做。在这项研究中，我们发明了一个框架，将因果关系表示为状态转换，并从过去的人类运动轨迹中自动学习状态转换图。