著者

近藤 健介 西出 俊 康 シン 任 福継

雑誌

第81回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, no.1, pp.519-520, 2019-02-28

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本研究の目的は,神経力学モデルを用いて人の動作時の身体特徴量系列を学習し,各動作のクラスタリングを行うことである.本手法では,Kinectを用いて人の身体動作を骨格データの座標として取得し,取得した座標系列を神経力学モデルで学習し,各学習データのダイナミクス類似度に基づいて自己組織化される動作分類空間において各動作をクラスタリングする.実験データとして,バンザイ,ガッツポーズ,疲労,怒り,悲しみ,絶望,嫌悪,リラックスの8つの身体動作を取得した.評価実験の結果,Kinectで取得した人の身体情報から人物の行動を分類することができ,手法の有効性を確認した.