人物の関節の三次元データを用いた動作の予測の検討－リー群での相対位置に基づくSkeltonの特徴とMax-Margin Early Event Detectorsを用いた手法

摘要

移動ロボットにより、移動物体（人間）を検出し、その挙動を予測する方法の実現がセキュリティ、福祉（老人ホームの老人監視）などのいくつかの応用で重要になっている。筆者らは，特定のアクションをKinect 等で撮像することにより獲得される人体の関節の三次元位置の情報から，アクションの予測を行う手法の検討を行っている。本稿では、Vemulapalliらが提案したSkeltonの特徴［1］と，Max-Margin Early Event Detectors［2］を用いた手法を組み合わせた方法を提案する．実画像で構成された既存のデータセットを用いて実験を行い，本手法の有効性を確認した．