ヘッドマウントカメラ影像から得られたシーン列による行動パターンの自動獲得

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1.研究の背景ウェアラブルコンピュータを用いたユーザの行動記録システムは,対象を日常生活の中で生活すると,対象の動作に対する個人差(癖)が問題となる.しかし,特定の個人が使いつづけるシステムを作る場合,個人の癖が行動理解のかぎとなる.日常の生活は,動作の繰り返しが多く発生するので,これらの繰り返しの中に現れる共通する特徴(癖)を獲得することで,行動パターンが獲得される.癖の獲得には,頭部に装着したカメラの影像を用いる.2.研究の目的本研究では,ユーザーの頭部にビデオカメラを装着し,撮影した日常生活映像に対して,要約(シーンの抽出)とキーフレーム(イベント)の抽出を自動で行う.自動抽出されたイベント列からは,繰り返し発生する類似のパターンを見つけ,ユーザー個人の行動パターンを自動獲得を行う.3.研究の成果昨年度の研究成果として,短時間の限られた環境での映像情報についての解析を行い,提案手法の有効性を示した.そこで今年度では,より日常の生活に近い環境で,長時間の映像記録の解析を行い,本手法の有効性を示した.長時間の解析を行った場合,映像情報撮の量の問題(計算時間の問題)や,撮影環境の時間的変化などの影響が多く見られた.撮影環境の時間的変化によって,画像間の類似度計算の精度低下が見られたが,画像間の類似性の組み合わせを調べることで,対応が可能な場合もあった.計算時間の問題については,クラスタ計算機を用いた並列処理によって,十分に実験のできる程度の処理速度は確保できた.