JP2020087437A - カメラシステムを使用した、ユーザの身体部分によって実行されるタスクの完了の評価のための方法、プログラム、及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (18)
- 完了すべきタスクに関連付けられたユーザの身体部分をカメラシステムから検出し、
複数のサブタスクの各々をシーケンシャルフレームに関連付けるように構成された機械学習モデルの適用に基づいて、前記カメラシステムから受信したシーケンシャルフレームを、前記完了すべきタスクの複数のサブタスクにグループ化し、
前記複数のサブタスクの完了の検出及び前記サブタスクの順序の正確さに基づいて前記タスクの完了の評価を提供すること
を含む方法。 - 前記完了すべきタスクに関連付けられた前記ユーザの身体部分を前記カメラシステムから検出することは、前記カメラシステムの各フレームについて前記身体部分の周囲のフレーム領域を抽出することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数のサブタスクの各々をシーケンシャルフレームに関連付けるように構成された機械学習モデルの適用に基づいて、前記カメラシステムから受信したシーケンシャルフレームを、前記完了すべきタスクの複数のサブタスクにグループ化することは、
前記シーケンシャルフレームの各々をラベリングすることによって、前記複数のサブタスクの各々を前記シーケンシャルフレームに関連付けるために、前記機械学習モデルを適用し、
前記シーケンシャルフレームのラベルのグループ化に基づいて前記複数のサブタスクの各々をセグメント化し、
前記セグメント化された複数のサブタスクのうちのシーケンシャルのサブタスクを前記完了すべきタスクとしてグループ化すること
を含む請求項1に記載の方法。 - 前記複数のサブタスクの完了の検出及び前記サブタスクの順序の正確さに基づいて前記タスクの完了の評価を提供することは、
前記複数のサブタスクのうちのシーケンシャルのサブタスクのグループ化から前記順序の正確さを識別し、
前記ラベリングされたシーケンシャルフレームのうちの対応するフレームにコンピュータビジョンアルゴリズムを適用することによって前記複数のサブタスクの各々の完了を識別し、
前記順序の正確さの識別、前記複数のサブタスクの各々の完了、及び前記複数のサブタスクの各々のスキルスコアに基づいて、前記完了すべきタスクの別のスキルスコアを計算すること
を含む請求項3に記載の方法。 - 前記ユーザの身体部分は前記ユーザの手を含み、前記完了すべきタスクは手洗いであり、前記複数のサブタスクは前記手洗いを行うためのステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記完了すべきタスクに関連付けられた前記ユーザの身体部分を前記カメラシステムから検出することは、
前記タスクに対する1又は複数の関連付けられた物体を検出し、
前記カメラシステムの各フレームについて、前記身体部分及び前記1又は複数の関連付けられた物体の周囲のフレーム領域を抽出すること
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 完了すべきタスクに関連付けられたユーザの身体部分をカメラシステムから検出し、
複数のサブタスクの各々をシーケンシャルフレームに関連付けるように構成された機械学習モデルの適用に基づいて、前記カメラシステムから受信した前記シーケンシャルフレームを、前記完了すべきタスクの前記複数のサブタスクにグループ化し、
前記複数のサブタスクの完了の検出及び前記サブタスクの順序の正確さに基づいて前記タスクの完了の評価を提供すること
を含む方法をコンピュータに実行させる、プログラム。 - 前記完了すべきタスクに関連付けられた前記ユーザの身体部分を前記カメラシステムから検出することは、前記カメラシステムの各フレームについて前記身体部分の周囲のフレーム領域を抽出することを含む、請求項7に記載のプログラム。
- 前記複数のサブタスクの各々を前記シーケンシャルフレームに関連付けるように構成された前記機械学習モデルの適用に基づいて、前記カメラシステムから受信した前記シーケンシャルフレームを前記完了すべきタスクの前記複数のサブタスクにグループ化することは、
前記シーケンシャルフレームの各々をラベリングすることによって、前記複数のサブタスクの各々を前記シーケンシャルフレームに関連付けるために、前記機械学習モデルを適用し、
前記シーケンシャルフレームのラベルのグループ化に基づいて前記複数のサブタスクの各々をセグメント化し、
前記セグメント化された複数のサブタスクのうちのシーケンシャルのサブタスクを前記完了すべきタスクとしてグループ化すること
を含む請求項7に記載のプログラム。 - 前記複数のサブタスクの完了の検出及び前記サブタスクの順序の正確さに基づいて前記タスクの完了の評価を提供することは、
前記複数のサブタスクのうちのシーケンシャルのサブタスクのグループ化から前記順序の正確さを識別し、
前記ラベリングされたシーケンシャルフレームのうちの対応するフレームにコンピュータビジョンアルゴリズムを適用することによって、前記複数のサブタスクの各々の完了を識別し、
前記順序の正確さの識別、前記複数のサブタスクの各々の完了、及び前記複数のサブタスクの各々のスキルスコアに基づいて、前記完了すべきタスクの別のスキルスコアを計算すること
を含む請求項9に記載のプログラム。 - 前記ユーザの身体部分は前記ユーザの手を含み、前記完了すべきタスクは手洗いであり、前記複数のサブタスクは前記手洗いを行うためのステップを含む、請求項7に記載のプログラム。
- 前記完了すべきタスクに関連付けられた前記ユーザの身体部分を前記カメラシステムから検出することは、
前記タスクに対する1又は複数の関連付けられた物体を検出し、
前記カメラシステムの各フレームについて、前記身体部分及び前記1又は複数の関連付けられた物体の周囲のフレーム領域を抽出すること
を更に含む、請求項7に記載のプログラム。 - カメラシステムと、
プロセッサであって、
完了すべきタスクに関連付けられたユーザの身体部分をカメラシステムから検出し、
複数のサブタスクの各々をシーケンシャルフレームに関連付けるように構成された機械学習モデルの適用に基づいて、前記カメラシステムから受信した前記シーケンシャルフレームを前記完了すべきタスクの前記複数のサブタスクにグループ化し、
前記複数のサブタスクの完了の検出及び前記サブタスクの順序の正確さに基づいて前記タスクの完了の評価を提供する
ように構成されたプロセッサと
を含むシステム。 - 前記プロセッサは、前記カメラシステムの各フレームについて前記身体部分の周囲のフレーム領域を抽出することによって、前記完了すべきタスクに関連付けられた前記ユーザの前記身体部分を前記カメラシステムから検出するように構成されている、請求項13に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、
前記シーケンシャルフレームの各々をラベリングすることによって、前記複数のサブタスクの各々を前記シーケンシャルフレームに関連付けるために、前記機械学習モデルを適用し、
前記シーケンシャルフレームのラベルのグループ化に基づいて前記複数のサブタスクの各々をセグメント化し、
前記セグメント化された複数のサブタスクのうちのシーケンシャルのサブタスクを前記完了すべきタスクとしてグループ化すること
によって、複数のサブタスクの各々をシーケンシャルフレームに関連付けるように構成された機械学習モデルの適用に基づいて、カメラシステムから受信したシーケンシャルフレームを完了すべきタスクの複数のサブタスクにグループ化するように構成されている、
請求項13に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
前記複数のサブタスクのうちのシーケンシャルのサブタスクのグループ化から順序の正確さを識別し、
前記ラベリングされたシーケンシャルフレームのうちの対応するフレームにコンピュータビジョンアルゴリズムを適用することによって、前記複数のサブタスクの各々の完了を識別し、
前記順序の正確さの識別、前記複数のサブタスクの各々の完了、及び前記複数のサブタスクの各々のスキルスコアに基づいて、前記完了すべきタスクの別のスキルスコアを計算すること
によって、前記複数のサブタスクの完了の検出及び前記サブタスクの順序の正確さに基づいて前記タスクの完了の評価を提供するように構成されている、請求項15に記載のシステム。 - 前記ユーザの身体部分は前記ユーザの手を含み、前記完了すべきタスクは手洗いであり、前記複数のサブタスクは前記手洗いを行うためのステップを含む、請求項13に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、
前記タスクに対する1又は複数の関連付けられた物体を検出し、
前記カメラシステムの各フレームについて、前記身体部分及び前記1又は複数の関連付けられた物体の周囲のフレーム領域を抽出すること
によって、前記完了すべきタスクに関連付けられた前記ユーザの前記身体部分を前記カメラシステムから検出するように構成されている、請求項13に記載のシステム。
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