日常生活パターン解析のための簡便な動作認識手法の評価

木村　優作 (0851033)

　本研究では，独居者の健康管理を目的とした日常基本動作の認識に着目し，既 存の手法を応用した際の性能の限界と発生する問題点を明らかにする．近年，映 像からの動作認識に関する研究が盛んに行われている．一般的な映像データベー スを用いて動作を認識・検出する手法が数多く提案されているが，それらの技術 を実用システムに適用する場合には，着目するタスクにおいて評価に必要なデー タを収集し，適用手法の性能限界を明らかにする必要がある．そこで，本研究で は簡便な認識手法を用いて日常生活における動作を対象に実験を行い，適用可能 範囲と課題について調査した．動作認識アルゴリズムとしては，リアルタイム動 作や組み込み機器への実装を念頭におき，既存手法の中でも簡便なものを選択し た．まず動作が生じた際に発生するオプティカルフローの角度と大きさからヒス トグラムを作成する．次に得られたヒストグラムに対して主成分分析を行い，動 作の空間的な特徴を良く表す固有ベクトルを算出し特徴量を抽出する．以上の処 理により時系列データである動作の認識をn 次元におけるクラス分類問題に帰着 させ，SVM を用いて動作の弁別を行う．この手法を評価するために，実験室で の理想的なデータと，生活環境でのデータを収集し，評価実験を行った．