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取組事例テーマ

再帰型ニューラルネットワークを利用した人体動作に基づく個人の識別

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図1. 姿勢推定ライブラリOpenposeを利用し、人体の姿勢データを取得する様子。
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図2. 人体の姿勢データの処理手順抽出した人体特徴点の座標系列を学習
取組概要

 AIを利用した画像認識技術は、顔認証や医療画像診断、工場での不良品判別など様々な分野で活用されるようになった。人間が他人を識別する際、相手の顔を見て識別することが一般的であるが、相手の顔を確認できないような状況でも、その人影の所作などからおおよそ誰かを推定できる場合もしばしば存在する。本研究では、個別に動画撮影された数人の動作の特徴から個人を識別することを試みた。人体動作の特徴を抽出するために姿勢推定ライブラリOpenPose(図1)を、時系列データである人体動作を識別するために再帰型ニューラルネットワークをそれぞれ使用した。(下記の情報科学教室の学位論文題目?要旨集、 2019年度卒業論文より引用)

今後の展開

 識別対象となる挙動のパターン数を増やす、または識別対象人数を増やす等による性能の改善を検討している。

担当者
  • 准教授
    老川 稔
    188足球直播_篮球比分¥体育官网 教育研究部 自然科学系 理工学部門
  • 学部生(卒業)
    戸塚 亮太郎
    188足球直播_篮球比分¥体育官网 理工学部
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