A New Analytic Approach to Time-series of Collective Motion with Integrated Statistical and Mathematical Modeling Strategy

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時系列分析手法の開発が3年間の研究の最終目的であるが、2年次の研究においては、初年度に検討した手法のうち、動的時間伸縮法(Dynamic Time-Warping, DTW)を利用した運動時系列分析手法の開発を実施した。ここで対象としたのは、ビデオに記録された人の運動映像であり、同じ運動を記録した複数の映像間で、運動が同期しているか時間的にズレがあるかを分析するためのものである。このために実現した方法は、ビデオ映像時系列から切り出した2次元画像を用意してオートエンコーダの学習に利用し、対象とする映像に応じた次元圧縮の方法を機械学習により獲得し、そのようにして得られた新たな時系列に対して、同期分析を実施するというものである。映像中に記録された人の運動(体操など)を対象とする場合、一つの映像中では服の色や人物は変化しないため、運動により変化する姿勢などの要素のみの同期を分析することが可能になる。つまりここでは、オートエンコーダの学習を介してCNNなどの画像分析の手法を取り込み、時系列の同期分析を実施するDTWと組み合わせた手法として開発したこととなる。この成果は、映像情報メディア学会のスポーツ情報処理研究会にて発表を実施した。また上記以外にも、映像に記録されている人の動作予測を実施するための方法として、2次元および3次元のCNNを取り入れた機械学習システムを構築し、自動車の車載映像に映る人物動作を分析した。この部分については、10月にオンライン実施された国際会議(Traffic and Granular Flow)で発表を実施した。