OpenPoseを用いた授業中における特異な行動の検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-5

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Detecting Unusual Behavior in the Class Using OpenPose

著者名: 桑木 健真（鳥取大学）,櫛田 大輔（鳥取大学）

著者名(英語): Kenshin Kuwaki (Tottori University),Daisuke Kushida (Tottori University)

キーワード: OpenPose|授業|特異な行動|姿勢推定|身体の向き推定人物追跡|OpenPose|Class|Unusual Behavior|Pose Estimation|Body Orientation EstimationPeople Tracking

要約(日本語): 集団対面授業において教師が常に生徒全員の様子に気を配るのは困難である．また，近年は教育現場におけるOJT推進の観点から授業中の様子を記録することも求められている．本研究では，(1)教室内を俯瞰するよう動画撮影を行い，(2)OpenPoseにより人物の骨格関節点を取得することで，(3)生徒の姿勢や身体の向きを推定し，(4)これらより授業中の特異な行動を検出することを試みる．その際，OpenPoseは人物追跡ができないため，フレーム間の人物座標に基づいて人物追跡する手法を提案した．また，7種類の姿勢について姿勢テンプレートベクトルを用意し，未知姿勢ベクトルとのマハラノビス距離に基づいてマッチングする手法を提案した．同様に，両肩を結ぶ直線の角度に基づいて身体の向きを推定する手法を提案した．結果として，姿勢推定の正解率は90%以上，身体の向き推定は100%，特異行動の検出の精度は100%であった．