日時

平成27年1月15日(木)

場所

発表者

Imamoglu Nevrez

題目

Development of Visual Attention Computational Models for At-Home Bio-Monitoring Mobile Robots

主査

羽石秀昭 教授

副査

五十嵐辰男 教授，伊藤智義 教授，兪文偉 教授(指導教員)

要旨

在宅モニタリング移動ロボットは，在宅環境で，高齢者や運動機能障害者の追従，運動計測，行動識別ができ，在宅ヘルスケアやリハビリテーションの有力なツールとなる可能性が示されている．しかし，移動ロボットの視覚情報による対象者の検出，追従，及び行動識別は，頻繁に起こりうるオクルージョン，家具による死角，照明条件や観察視点の変化に実時間で対応することが求められている．これまで，カラー画像情報に各種フィルタリング技術を適用した方法が用いられたが，実用に耐えうる精度，ロバスト性，実時間性の実現はできなかった．
本研究は，ヒトの視覚情報処理メカニズムに由来する選択的注意計算モデルSaliency Mapに着目し，RGB-Dセンサーからの画像データと深度データのマルチモーダル選択的注意モデルを用いた追従法，及び室内物体の高さと配置情報を記述するメモリを用いた3次元空間的注意モデルによる検出法を提案した．また，検出，追跡が正確に行われることを前提とした対象者の位置情報をも用いた行動識別法を考案した．それらの方法を在宅モニタリング移動ロボットの視覚情報処理タスクに適用し，検証実験を行い，対象者の検出，追跡，そして行動識別の精度，ロバスト性，実時間性の向上が確認できた．