研究の概念
歩行者の姿勢と歩行位置の時系列から、身体的な相互作用を表す映像を仮想空間内に生成します。この相互作用映像を特徴として、グループの会話の活発さを認識します。
概要
カメラから取得したカラー動画像を用いて、屋外を歩く人々のグループにおける会話の活発さを認識する手法を提案します。
カラー動画像から、人々が一緒に歩いているか、一緒に会話しているかを認識する手法は数多く開発されてきました。
しかし、屋外を歩く歩行者グループの会話の活発さを認識する手法は、まだ提案されていませんでした。
本研究では、歩行者の会話によって生じる身体的な相互作用を用い、会話の活発さを認識するための特徴抽出手法を設計します。
提案手法では、歩行者の身体的な相互作用を表す姿勢の時系列信号と歩行位置の時系列信号を用いて、仮想空間内に相互作用映像を生成します。
この相互作用映像を、情報量があり視覚的に確認できる特徴として利用し、会話の活発さのラベルを決定します。
実験の結果、提案する相互作用映像は、歩行者グループの身体領域の見えや、歩行者間の姿勢と歩行位置の時系列変化を用いる他の手法よりも、会話の活発さを高精度に認識できることが示されました。
関連文献
- Tsubasa Kondo, Michiko Inoue, Shunsuke Yoneda, and Masashi Nishiyama
Reducing Computational Cost in Pedestrian Conversation Activity Recognition through Skeleton Spatiotemporal Graphs, Proceedings of IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), OS-AIP, pp. 815 - 818, September 2025. [Outstanding Prize Excellent Student Paper Awards] [Slides] - Wataru Ganaha, Takumi Ozaki, Michiko Inoue, and Masashi Nishiyama,
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