多視点カメラと一人称視点カメラを用いた人体の姿勢推定と行動認識

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究の目的のひとつである「カメラと慣性計測装置(IMU)による人体の姿勢推定」において，昨年度実装した人体の姿勢推定システムは，IMUキャリブレーションと呼ばれる複雑な前処理が必要であり，計測には熟練したオペレーターが必要であった．そこで今年度はこの前処理を自動化し，一般ユーザーがIMUを使用した人体計測を行う際の障壁を取り除くための研究を行なった．具体的には，複数のIMUを被験者の任意の部位に装着して数秒間歩行した時のIMUで計測される加速度・角速度を使って，どのIMUがどの部位に装着されているかと，装着された部位に対してIMUがどの角度で固定されているかを推論する手法を提案した．提案手法は，昨年度実装したシステムだけでなく，IMUを使用した人体計測の広範なアプリケーションに適用可能である．既存手法ではIMUが装着された部位を個別に推論していたのに対し，提案されたフレームワークでは全身に装着された全てのIMUから大域的な特徴を抽出するとともに，IMU同士の相互関係を学習する．IMUが下半身のみに装着されていることを想定していた既存研究に対し，提案手法は全身に装着されたIMUのキャリブレーションを可能にするため，昨年度に実装された人体姿勢計測システムの前処理にも適用できる．公開されたデータセットにおける実験で，各IMUが装着された部位を識別するタスクにて既存手法の精度を8.5%上回ることを確認した．この研究成果は学術雑誌IEEE Accessに掲載されるとともに，提案された機械学習モデルを実装したコードも公開され，広く評価を集めている．