スマート環境における深さセンサをベースとした人間活動モニタリングのための改良姿勢分類精度【Powered by NICT】

Ho Edmond S.L.; Ho Edmond S.L.; Chan Jacky C.P.; Chan Donald C.K.; Shum Hubert P.H.; Cheung Yiu-ming; Yuen Pong C.

文献

J-GLOBAL ID：201702253649893609 整理番号：17A0312372

スマート環境における深さセンサをベースとした人間活動モニタリングのための改良姿勢分類精度【Powered by NICT】

Improving posture classification accuracy for depth sensor-based human activity monitoring in smart environments

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資料名：
巻： 148 ページ： 97-110 発行年： 2016年07月
JST資料番号： W0185A ISSN： 1077-3142 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

スマート環境とモニタリングシステムは,今日では生活の質を増強するその可能性のために,一般的な研究領域である。人間行動解析と作業空間人間工学監視のような応用が自動化され,それによって最小のランニングコストを有する個人の健康を改善した。スマート環境の中心的問題は,適切な支援を提供するためにユーザが何を理解することである。過去の全身運動の情報を得ることは困難であるが,Kinectのような深さカメラに基づく運動センシング技術は,複雑な装置なしに3D姿勢を得ることを可能にした。これはスマート環境におけるKinectを適用する多数の研究プロジェクトを融合していた。これらの研究の共通ボトルネックを検出関節位置における誤差の高い量,不正確な解析と誤警報をもたらすであろう。本論文では,最大マージン分類器を用いたKinectにより得られた3D姿勢の性質を分類し正確にフレームワークを提案した。地域における以前の研究とは異なり,提案フレームワークの精度とロバスト性を強化するために,追跡接合の信頼性についての情報を統合した。その結果,異なる運動文脈の一般分類活性とは別に,著者らの提案した方法は,同じ文脈で正しく行い,不正確に行った運動の間の微妙な差異を分類できた。ここでは,提案フレームワークは,ユーザの姿勢を評価し,筋骨格系障害の結果となるかもしれないことを姿勢を同定するために適用できるかを実証した。このようなシステムは,傷害のリスクを低減するために事務所,工場などの作業環境でも使用されることができる。実験結果は,この方法が活性分類と姿勢健全性分類の両者において既存アルゴリズムを一貫して上回ることを示した。低コストと深さカメラに基づく運動センサの容易な展開プロセスのために,提案フレームワークは,スマート環境を容易にするために,家庭やオフィスに広く適用できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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