Kinectを用いたCHLAC特徴量による人の転倒検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-045

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Human Fall Detection using CHLAC Features with Kinect

著者名: 金子 拓光(東京都立産業技術高等専門学校),曹 梅芬(東京都立産業技術高等専門学校)

著者名(英語): Takumi Kaneko(Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology),Meifen Cao(Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology)

キーワード: 転倒検出|立体高次局所自己相関関数|Kinect|移動ロボット

要約(日本語): Kinectを用いた転倒検出手法として，Kinectから得られた骨格関節座標やその一次微分を用いる方法がある．移動ロボットにKinectを搭載したとき，ロボットが移動したときや段差を乗り越えたときに検出位置にノイズが発生し，転倒検知率に影響する．そこで，私たちはこの問題点を解決するものとして，立体高次局所自己相関（CHLAC）特徴量の位置不変性に注目した．位置不変性とは，画像内に写るオブジェクトの位置にかかわらず抽出される特徴量は同じになることである．これにより，ノイズが骨格関節座標に乗っても，転倒検出率に影響しないと考えられる．本稿では，CHLAC特徴量による人の転倒検知手法を提案し，その転倒判別結果について報告する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 423 Kバイト