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コンピュータを用いた人の動作認識と挙動解析

使用计算机进行人体动作识别和行为分析

基本信息

批准号：
09F09261
负责人：
石川聖二
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2011
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,車載カメラ映像を用いて交差点付近の横断歩道上の歩行者等をコンピュータで自動検出し,その動作認識・挙動解析を行う手法の開発を目的とする.平成22年度に開発したSURF-based Motion History Image法を中心として,車載カメラ映像が提供する複雑な道路環境映像から安定な特徴点を抽出し,それらを連続画像フレーム上で追跡してオプティカルフロー画像を作成し,そのオプティカルフロー画像から方向性動作履歴画像を作成して,歩行者の動作認識を行う手法を開発した.また,横断歩道上の複数の歩行者を一人ひとりに分離する手法を開発した.主な成果は以下のとおりである.(1) SURF-based Motion History Image法の性能の洗練SURFを用いて明瞭かつ安定な特徴点を画像から抽出する過程において,歩行者のような移動物体上の特徴点のみを選択的に抽出する手法の開発を行い,動作表現能力の向上を図った.また,他にも動作表現法を複数考案し,動作認識率によって性能の比較を行った.10名の動作者が行う9種類の動作の認識実験を行い,結果的には,SURF-based Motion History Image法の認識率が最良(90%)であった.(2) 複数歩行者の分離手法の開発複数の歩行者を含む映像から個々の歩行者を分離抽出する手法のさらなる洗練を図った.具体的には,ステレオカメラを用いた手法を確立し,車載カメラ映像に対して良好な実験結果が得られた.以上により,横断歩道上の一人ひとりの歩行者に対して,それぞれ動作認識を行うことが可能になった.

In this study, the image of the traffic accident was used to pay the passengers on the cross-section of the road, such as the passenger traffic on the cross-section, and so on. In Pingcheng 22, the SURF-based Motion History Image method center was established, the image of the road environment was copied, the image of the road environment was extracted, the image of the link was tracked, the portrait was completed, the portrait was completed, and the portrait of directional animation was completed. The action of the traveler, the knowledge of the trade, the practice of the trade, and the practice of the trade. Please check the number of passengers on the cross-section road. One person will separate the traffic from each other and start the operation. The main results are as follows: (1) the performance of the SURF-based Motion History Image method. (1) the performance of the SURF-based Motion History Image method makes it clear that it is necessary to stabilize the image, draw out the image, and the operator uses the extraction method selected to move the special points on the object to improve the performance. In this paper, we use the method of the action table to test the complex numbers, and the performance of the action table is better than that of the row. ten actors have done 9 similar activities to learn about the results of the test. The SURF-based Motion History Image method has the best performance (90%). (2) the multiplicative operator separation method turns on the multiplicative operator separation method, which contains two images of the image of the traveler, the extraction method, the extraction method and the washing method. For specific information, please make sure that the image is in good condition and the result is good. As for the above, one person on the cross-section road, one person, one person, one person on the road.