階層化HMMによる実環境下リアルタイム連続ジェスチャ認識

使用分层HMM在真实环境中进行实时连续手势识别

• 批准号: 12750382
• 负责人: 岩井 儀雄
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2000 至 2001
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12750382/
• 关键词: 人物追跡; 影除去; ジェスチャー認識; HMM; オートマトン; サブジェスチャ; ジェスチャ認識; 非接触計測; 姿勢計測; 連続ジェスチャ; カメラ; 階層化

本年度は、屋内環境における人物行動の認識について行なった。実環境においては、様々な環境条件、人物行動があるが、本研究では、屋内環境で、人物行動には電子図書館のような提示システムを例題として研究を行なう。このような不特定多数が利用するシステムでは従来研究のようなセンサを装着する手法では対応できない。そこで本研究ではカメラを用いて非接触で人物のジェスチャを理解するシステムを構築した。具体的には、以下のことを行なった。(1)システムに興味を示している人物の発見、追跡(2)追跡処理安定化のための影除去処理(3)HMMとオートマトンを用いたジェスチャの認識(4)システムから立ち去ろうとしている人物の追跡人物の発見追跡においては、背景モデルと肌色モデルを持ちカルマンフィルタを用いて追跡を行なった。人物追跡では重なりなどの処理が必要であるが、本研究では重なり状態をテンプレートで保持することで前後判定を行ない、安定して人物追跡を行なうことができた。また、人物領域を抽出するための前処理として、屋内複数照明下における影領域の除去処理を行なった。照明と物体反射率とを同時推定することにより物体領域の86%,背景領域の96%を正しく分離することができた。ジェスチャ認識においては、サブジェスチャ毎に分割しHMMとオートマトンを階層的に利用することで、認識率の向上ができた。

This year, the indoor environment is the key to understanding people's actions. Environmental conditions, human behavior, etc. This study was conducted on the basis of an example of an indoor environment, human behavior, and electronic library. This is not the case with most of the research methods. This study aims to construct a system for understanding non-contact characters. Specific (1)(2) Tracking stabilization and shadow removal processing (3)HMM and left field recognition (4) Tracking of characters and right field recognition and left field recognition (4) Tracking of characters and right field recognition and left field recognition and right field recognition and left field recognition and right field recognition and left field recognition The character trace is necessary, and the state of the character trace is maintained in this study. Pre-processing of extraction of human domain and removal of shadow domain under multiple illumination in house 86% of the object area and 96% of the background area are estimated simultaneously. HMM is the best way to understand the world.

项目成果

萬上圭太,岩井儀雄,谷内田正彦: "統計的な動きモデルを用いた人物の姿勢推定"システム制御情報. 45-6(印刷中). (2001)

Keita Mangami、Yoshio Iwai、Masahiko Yauchida：“使用统计运动模型进行人体姿势估计”系统控制信息（2001 年）。

Yoshio Iwai: "Extracting Relations among Files by User's History"Intl. Conf. on Human-Computer Interaction. 1. 529-533 (2001)

Yoshio Iwai：“通过用户历史提取文件之间的关系”国际。

Bessho Hiroald,Yoshio Iwai,Masahiko Yachida: "Detecting Human Face and Recognizing Facial Expressions Using Potential Net "Intl.Conf.on Pattem Recognition. 1. 1076-1079 (2000)

Bessho Hiroald、Yoshio Iwai、Masahiko Yachida：“使用势能网络检测人脸并识别面部表情”Intl.Conf.on 模式识别。

Dadet Pramadihant,Voshio Iwai,Masahiko Yachida: "Integrated Person Identification and Expression Recognition from Facial Images"IEICE Trans.on Information and Systems . E82-7(in press). (2001)

Dadet Pramadihant、Voshio Iwai、Masahiko Yachida：“来自面部图像的集成人物识别和表情识别”IEICE Trans.on 信息和系统。

平山高嗣,岩井儀雄,谷内田正彦: "スケール変化にロバストな個人認識システム"信学技法PRMU. 2000-162. 15-22 (2000)

Takatsugu Hirayama、Yoshio Iwai、Masahiko Yauchida：“对规模变化具有鲁棒性的个人识别系统”IEICE Techniques PRMU 15-22 (2000)。