データの軌跡情報からの兆候検出と意図の推定の融合による判断制御支援に関する研究

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本研究は，計測データの時間的推移軌跡などに現れる特徴や兆候の検出を行うと同時に，人が関わる動作では，その意図を推測することで，事態の推移の早期の把握・予測，人の動作への支援，関係対象物の制御支援などに結びつけようとする研究である。本年度は，主に要素技術となる項目の開発研究を継続実施した。データの時間的変化を捉えることが重要なため，運動物体の動きを頑健にとらえるためのフレームワークについて検討し，運動物体の変形にも頑健な検出方法を実現し報告した。視線関連では，ディスプレイ上にQRコードを表示し，複数のディスプレイ（コンピュータ）の中から，ユーザが利用を意図するコンピュータを特定する仕組みを提案し，シームレスにユーザとコンピュータのインタラクションを実現する方法の有効性を報告した。また，ARマーカを用いた計測で問題となる，環境光の変化などに対処するため，自動閾値設定の手法について検討し，シームレスに長時間の観察を継続できる要素技術の検討などを行なった。人の姿勢関連の計測では，OpenPoseによる姿勢検出とイベント通知のための基礎的なフレームワークについて検討し，非同期処理やそれに伴う通知重畳の防止などの機能を実現した。画像の意味理解のためのImage captioning（画像説明）の技術については，画像シーンとかけ離れた説明文が作成されることも少なくなく，どのような表現誤りが生じるかについて解析を進めている。