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時空間の姿勢制約を用いた受講者の姿勢系列推定

近年,講義内容改善のための,講義の分析が行われている.その中でも特に,受講者の振る舞いは盛んに分析されている.従来は,振る舞いの分析を行う際,観察者が手動で振る舞いを記録していたため,観察者の負担が大きかった.そのため,計算機を用いて,自動的に受講者の振る舞いを記録する技術が期待さ れていた.しかし,従来記録されていた受講者の振る舞いは,研究ごとに異なり,統一的な指標が存在しないため,記録すべき受講者の振る舞いが明確でなかった. そこで本研究では,振る舞いよりプリミティブな姿勢系列を提案し,この姿勢系列を推定する手法を提案する.受講者の姿勢をある時刻における各体節の状態で表し,姿勢を時刻順に並べた列全体を姿勢系列と呼ぶ.振る舞いは,この姿勢系列から特定の一部をとりだし,意味付けを行ったものである.姿勢系列についての推定を行うことにより,様々な振る舞いを記録する場合にも柔軟 に対応できる. 本研究では,受講者を観測し.観測された画像中の各受講者の体節の位置から体節の状態を推定することで各受講者の姿勢系列を推定を行う.しかし,受講者は,体節位置が画像上で重なる場合が多く,体節位置の検出がむずかしい.そこで本研究では,受講者のとりやすい姿勢に注目し,その姿勢に関する体節の状態間の制約と姿勢の遷移における制約を,それぞれ姿勢モデルと動作モデルとして与え,姿勢系列として適切なものになるように推定を行う方法を提案する.さらに,各姿勢について,その姿勢らしさを評価した値を,時間軸方向のある区間K の間保持し,姿勢モデル遷移モデルによる評価値の変更と伝播を行うことで,姿勢系列全体として適切なものを推定するアプローチをとる. 実験では,実際の講義映像に提案手法を適用したところ,一定の精度向上がみられた.また,振る舞い分類の例として,ノートテイキングと頬杖の分類例を提示した.