骨格情報を描画した人物画像と3次元姿勢情報を併用した不審動作認識手法の提案

抄録

近年，防犯システムの需要が高まり，高度な動作認識手法が数多く提案されている．しかし，常に未学習の人物に対する認識精度の低さや似通った動作に対する誤認識が問題点として挙げられる．そこで本研究では，人物領域に骨格情報を描画した画像と3次元の骨格座標データをそれぞれ別の機械学習で学習させる．さらに，その認識結果をNNで統合することで2種類の機械学習の認識の偏りを補い，不審動作を識別する手法を提案する．3次元の骨格座標を学習することで2次元では分からない細かな変化を取り入れ, 似通った画像の認識精度を向上させる．実際に不審動作認識の評価実験を行い，提案手法により上記の問題点に対する有効性を示す．