JP2019185420A - 行動推定装置 - Google Patents
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Abstract
Description
2 学習装置
11 推定側識別器
12 推定側取得部
13 推定側検出部
14 推定側計側部
15 識別部
16 推定部
21 学習側識別器
22 学習側取得部
23 学習側検出部
24 正解行動取得部
25 学習側計側部
26 第1の学習部
27 第2の学習部
A 関節
B 関節群
X 撮影手段
Y 時系列画像
Z 対象
Claims (16)
- 一又は複数の対象が映った複数の時系列画像を取得する推定側取得部と、
対象の複数の関節を識別するための基準を記憶した識別器と、
前記複数の関節を識別するための基準に基づき、各時系列画像に映った複数の関節を検出する推定側検出部と、
各時系列画像に映った前記複数の関節の座標及び深度を計測する推定側計測部と、
前記計測された各関節の座標及び深度の前記複数の時系列画像における変位に基づき、前記複数の関節の中から、一の対象に属する関節群を識別する識別部と、
前記関節群の全体としての座標及び深度の前記複数の時系列画像における変位に基づき、前記一の対象の行動を推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動推定装置。 - 前記関節群の全体としての座標及び深度の変位は、前記関節群の重心の座標及び深度の変位を含むことを特徴とする請求項1に記載の行動推定装置。
- 前記関節群の全体としての座標及び深度の変位に基づき、前記複数の時系列画像に続く前記一の対象の行動を予測する予測部を更に備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の行動推定装置。
- 前記識別器は、対象の基本姿勢に関する基準を更に記憶しており、
前記識別部は、前記基本姿勢に関する基準に基づき、各時系列画像に映った対象の数の推定を行い、前記推定された対象の数と、前記検出された複数の関節の種類ごとの個数と、に基づき、各時系列画像に映った対象の数の特定を行うことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の行動推定装置。 - 前記識別器は、対象の複数の関節の可動域及び各関節間の距離に関する基準を更に記憶しており、
前記識別部は、前記対象の数の特定に当たり、前記数が推定された対象を、メイン対象と、それ以外のサブ対象と、に分類し、前記複数の関節の可動域及び各関節間の距離に関する基準を考慮して、前記サブ対象を前記いずれかのメイン対象に連結し、
前記識別部は、前記検出された関節の数が多い順に前記特定された数だけ、前記メイン対象に分類することを特徴とする請求項4に記載の行動推定装置。 - 前記識別器は、対象の複数の関節の可動域に関する基準を更に記憶しており、
前記識別部は、前記対象の数の特定に当たり、前記推定された数の対象を、メイン対象と、それ以外のサブ対象と、に分類し、前記複数の関節の可動域に関する基準を考慮して、前記サブ対象を前記いずれかのメイン対象に連結し、
前記識別部は、前記基本姿勢に関する基準に該当するものを前記メイン対象に分類することを特徴とする請求項4に記載の行動推定装置。 - 対象の複数の関節を識別するための基準が記憶されたコンピュータにインストールされるプログラムであって、
一又は複数の対象が映った複数の時系列画像を取得するステップと、
前記複数の関節を識別するための基準に基づき、各時系列画像に映った複数の関節を検出するステップと、
各時系列画像に映った前記複数の関節の座標及び深度を計測するステップと、
前記計測された各関節の座標及び深度の前記複数の時系列画像における変位に基づき、前記複数の関節の中から、一の対象に属する関節群を識別するステップと、
前記関節群の全体としての座標及び深度の前記複数の時系列画像における変位に基づき、前記一の対象の行動を推定するステップと、
を備えたことを特徴とする行動推定プログラム。 - 前記関節群の全体としての座標及び深度の変位は、前記関節群の重心の座標及び深度を含むことを特徴とする請求項7に記載の行動推定プログラム。
- 前記関節群の全体としての座標及び深度の変位に基づき、前記複数の時系列画像に続く前記一の対象の行動を予測するステップを更に備えたことを特徴とする請求項7又は8に記載の行動推定プログラム。
- 前記コンピュータは、対象の基本姿勢に関する基準を更に記憶しており、
前記識別するステップでは、前記基本姿勢に関する基準に基づき、各時系列画像に映った対象の数の推定を行い、前記推定された対象の数と、前記検出された複数の関節の種類ごとの個数と、に基づき、各時系列画像に映った対象の数の特定を行うことを特徴とする請求項7から9のいずれか一項に記載の行動推定プログラム。 - 前記コンピュータは、対象の複数の関節の可動域及び各関節間の距離に関する基準を更に記憶しており、
前記識別するステップでは、前記対象の数の特定に当たり、前記数が推定された対象を、メイン対象と、それ以外のサブ対象と、に分類し、前記複数の関節の可動域及び各関節間の距離に関する基準を考慮して、前記サブ対象を前記いずれかのメイン対象に連結し、
前記識別するステップでは、前記検出された関節の数が多い順に前記特定された数だけ、前記メイン対象に分類することを特徴とする請求項10に記載の行動推定プログラム。 - 前記コンピュータは、対象の複数の関節の可動域に関する基準を更に記憶しており、
前記識別するステップでは、前記対象の数の特定に当たり、前記推定された数の対象を、メイン対象と、それ以外のサブ対象と、に分類し、前記複数の関節の可動域に関する基準を考慮して、前記サブ対象を前記いずれかのメイン対象に連結し、
前記識別するステップでは、前記基本姿勢に関する基準に該当するものを前記メイン対象に分類することを特徴とする請求項10に記載の行動推定プログラム。 - 一又は複数の対象が映った複数の時系列画像を取得する学習側取得部と、
対象の複数の関節を識別するための基準を記憶した識別器と、
前記複数の関節を識別するための基準に基づき、各時系列画像に映った複数の関節を検出する学習側検出部と、
前記検出された各関節に対して入力された正解行動を取得する正解行動取得部と、
各時系列画像に映った前記複数の関節の座標及び深度を計測する学習側計測部と、
各対象に属する複数の関節の全体としての座標及び深度の前記複数の時系列画像Yにおける変位を学習する第1の学習部と、
前記第1の学習部で学習された各対象に属する複数の関節の全体としての座標及び深度の前記複数の時系列画像における変位を、前記正解行動取得部により取得された正解行動と対応付けて学習する第2の学習部と、
を備えたことを特徴とする学習装置。 - 前記関節群の全体としての座標及び深度の変位は、前記関節群の重心の座標及び深度の変位を含むことを特徴とする請求項13に記載の学習装置。
- 対象の複数の関節を識別するための基準が記憶されたコンピュータにインストールされるプログラムであって、
一又は複数の対象が映った複数の時系列画像を取得するステップと、
前記複数の関節を識別するための基準に基づき、各時系列画像に映った複数の関節を検出するステップと、
前記検出された各関節に対して入力された正解行動を取得するステップと、
各時系列画像に映った前記複数の関節の座標及び深度を計測するステップと、
各対象に属する複数の関節の全体としての座標及び深度の前記複数の時系列画像Yにおける変位を学習するステップと、
前記第1の学習部で学習された各対象に属する複数の関節の全体としての座標及び深度の前記複数の時系列画像における変位を、前記正解行動取得部により取得された正解行動と対応付けて学習するステップと、
を備えたことを特徴とする学習プログラム。 - 前記関節群の全体としての座標及び深度の変位は、前記関節群の重心の座標及び深度であることを特徴とする請求項15に記載の学習プログラム。
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