サポートベクターマシンを用いたDepth動画像からの寝返り判定に関する基礎的検討

摘要

近年、高齢者を介護する人々にとって寝返りの補助は大きな負担となっており、特に自動的な寝返りの有無判定が望まれている。そこで本論文では被介護者の寝返りの有無の判定を、被介護者を撮像するKinectセンサーの距離画像を利用して行う方法を提案する。即ち、距離画像から被介護者の特徴量を抽出し、サポートベクターマシン（SVM）で寝返りの有無を判定する。寝返りの有無の識別に使う特徴量として「左右の肩と腰のxyz座標値の差」と「ベッド範囲をw×h分割した、各区域の深さ（Depth）の平均値」の2つの特徴の時系列データを対象に、認識率を検討した。その結果、前者は約99.5％、後者は約89.5％の認識率となった。前者の方が認識率は高かったものの、使用できる状況が限定されており、後者の方が汎用性が高く、使い勝手が良い。