著者

史 宇華 松村 耕平 Roberto Lopez-Gulliver 野間 春生

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:21888701)

巻号頁・発行日

vol.2017-CVIM-205, no.16, pp.1-6, 2017-01-12

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本論文では,マイクロソフト社の Kinect の深度画像から得られるユーザーのスケルトン情報に対して,Random Forest 分類器と AdaBoost を使用してユーザの姿勢をリアルタイムで自動認識するシステムを開発した.ここでは特に食事中の姿勢を対象とし,Kinect で深度データが含まれる悪い姿勢の学習データを録画する.これらの学習データから,ユーザーの Joint の特徴量を抽出し,悪い食事姿勢のデータベースを構築して学習し,五つの悪い姿勢を動画から自動認識できるシステムを開発した.悪い姿勢を食事中の映像から学習し,50 名の被験者に対して行った食事の映像から 93% の認識機能を実現した.本システムを応用し,将来はユーザーの悪い食事姿勢を検出した後,ユーザーにフィードバックを与え,食育トレーニングすることを目指している.