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J-GLOBAL ID：202002222368932894   整理番号：20A2212677

RGBカメラとOpenPoseを用いた時系列人間運動予測

Time Series Human Motion Prediction Using RGB Camera and OpenPose

著者 (4件)： YUNUS Andi Prademon (Mie University) ,  SHIRAI Nobu C. (Mie University) ,  MORITA Kento (Mie University) ,  WAKABAYASHI Tetsushi (Mie University)
資料名： International Symposium on Affective Science and Engineering (Web)  (International Symposium on Affective Science and Engineering (Web))
巻： ISASE2020  ページ： 1-4(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U1604A  ISSN： 2433-5428  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レポートでは,2050年までに60歳以上の人口は2.1億に達すると予測している。この高齢化社会は,運動器症候群に悩まされる可能性が高い。運動器症候群の拡大を低減するためには,市民が高齢者になる前に意識を高めるのが最善である。運動器症候群の予測を実現するための第一段階として,人間の動きを予測するシステムを提案した。以前の研究では,カメラが人体の姿勢を検出するのに用いる深さセンサーを備えたKinectカメラを用いた。しかし,本研究では,信頼できる代替手法としてRGBカメラを用いた。手のジェスチャーや歩行運動などの単純な運動を含む動きの1秒先を予測する目標を設定した。OpenPoseを用いて,14点を含む人体姿勢の特徴を抽出した。YOLOv3を用いて,OpenPoseがフレームを処理する前に主要特徴を収穫した。リカレントニューラルネットワーク長短期記憶(RNN-LSTM)モデルとKalmanフィルタの入力として,2つの連続フレームを比較することにより,特徴から距離と方向を計算した。多くの場合,Kalmanフィルタは,RNN-LSTMより精度が高く,人間の運動に基づく場合には,手のジェスチャーのような動きと右側への移動は,手のジェスチャーのような運動や左側への移動のような複雑な動きより容易だった。結果から,単純な人間運動事例におけるRGBカメラベースの方法の妥当性を確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *動き推定 ,  *カメラ ,  *推定 ,  機械学習 ,  神経回路網 ,  ニューラルネットワーク ,  Kalmanフィルタ ,  挙動 ,  ソフトウェア ,  運動障害 ,  時系列
準シソーラス用語： *RGBカメラ ,  ジェスチャー ,  リカレントニューラルネットワーク ,  運動器症候群 ,  *運動予測 ,  画像処理ソフトウェア ,  *姿勢推定 ,  深層学習 ,  長短期記憶

著者キーワード (6件)： 人間の運動予測 ,  RNN-LSTM ,  Kalmanフィルタ ,  OpenPose ,  YOLOv3 ,  深層学習

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• [1] Hiroki Tamura, Kurumi Tsuruta, Etsuo Chosa; Method for estimating locomotive syndrome based on walking motion, Japanese Journal of Clinical Biomechanics, 40, pp.223-229, 2019.
• [2] M. Julieta, B. J. Michael, and R. Javier; On Human Motion Prediction Using Recurrent Neural Networks, arXiv:1705.02445v1, 2017
• [3] Tang Yongyi, Ma Lin, Liu Wei, and Zheng Wei Shi; Long-Term Human Motion Prediction by Modeling Motion Context and Enhancing Motion Dynamics, In:935-941.10.24963/ijcai.2018/130, 2018
• [4] Wu, Erwin, Koike, and Hideki; Real-time human motion forecasting using a RGB camera, 1-2. 10.1145/3281505.3281598, 2018
• [5] C. Yujiao,Z. Weiye, L. Changliu, and T. Masayoshi; Human Motion Prediction using Adaptable Neural Networks, arXiv:1810.00781, 2018

タイトルに関連する用語 (4件)： RGBカメラ ,  時系列 ,  人間 ,  運動予測