東京大学 篠田・牧野研究室の研究者らは、機械学習を用いて0.5秒後の運動をリアルタイム推定する体動予測システム「Computational Foresight」を提案した論文を発表しました。

Computational Foresight: Forecasting Human Body Motion in Real-time for Reducing Delays in Interactive System

本稿では、Kinectを用いて人間の動きを測定し、ニューラルネットワークを用いて、リアルタイムに0.5秒後の人間の動きを推定し出力するシステムを提案します。

提案システムは、人体の動きをリアルタイムに推定するために、5層のニューラルネットワークを構築、25個の人体関節を検出し、それらのデータを機械学習の入力データセットに使用します。

（左図：青点が認識された関節、赤点が計算されたCOG。右図：緑色の骨は現在の身体の位置、赤い骨は予測される身体の位置）

実験では、被験者にジャンプをしてもらい動作を測定、その結果、ジャンプ運動における体の重心は、実際の動作の0.5秒前に7.9cmの精度で推定できると評価をしました。

このような体動予測は、遠隔対話システムの遅延を軽減したり、スポーツ指示などの多くの分野で事前に事故を防止するためにも使用できるとしています。

今回の研究は、タイ：バンコクで現地時間2017年11月27日–2017年11月30日に開催される「Siggraph Asia 2017」のEmerging Technologies（通称：E-tech）にてデモ発表されます。

関連

ディズニー、VR空間にいながら現実のボールをキャッチするアイディアを論文にて公開。ボールの予測軌道を表示など | Seamless