畳み込みニューラルネットワークを用いた身体運動の熟達度推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-5

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Proficiency Estimation of Body Motion using Convolutional Neural Network

著者名: 矢野 恵司(東京電機大学),穴久保 蔵人(東京電機大学),鈴木 聡(東京電機大学)

著者名(英語): Keiji Yano|Masato Anakubo|Satoshi Suzuki

キーワード: 畳み込みニューラルネット|行動識別|オプティカルフロー|e-ラーニング|Convolutional Neural Network|activity recognition|optical flow|e-learning

要約(日本語): eラーニングを利用した技能教育の効果を高めるには，時間と場所の制約を受けずに動作を評価する必要があり，そのため特別な計測機器が不要な通常動画から評価することが望ましく，画像解析・識別手法として畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の活用が広く研究されている。しかし，CNNを用いた行動認識は，一般的に膨大な計算を必要とするためオンラインでの使用に適さない。そこで技能eラーニングの現場使用に適した計算コストの低いCNNでの技能動作評価法を検討した。対象とする技能動作としてノーリフトポリシーに準じた椅子運び動作を選択し，グレー画像とオプティカルフローで生成した疑似RGB動画の複数の動画フレームを時系列順に合成した上で動作の分類と評価を別々のCNNで行う手法を提案した。本手法を適用した結果，動作識別精度は95.0％，技能レベルの評価精度は69.5％と良好な結果が得られた。

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