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

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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。