First Person VisionのためのST-patch特徴を用いた自己動作識別

摘要

近年，映像中から人の動作を認識する研究が盛んに行われている．しかし，従来法の多くは人を外側から撮影しているため，行動意図の認識は困難である．このような問題に対し，First Person Visionというアプローチが提案されている．これは，Inside-Outカメラと呼ばれる2つのカメラが搭載されている装置を人の頭部に装着し，人の視界を観測するシーン映像と，眼球を観測した眼球映像から人の行動意図を認識する試みである．本稿では，このFirst Person Visionを実現するために，Inside-Outカメラを用いて撮影したシーン映像のみから大域的ST-patchと局所的ST-patchを用いて特徴を算出し，マルチクラスのBoosting手法であるJoint Boostingを用いて歩行時における6種類の動作識別を行う．評価実験の結果，提案手法はオプティカルフローを用いた比較手法よりも識別精度が27.3％向上した．