[2K4-GS-9] ヒューマンインタフェース

[2K4-GS-9-05] スマートシューズを用いて計測した歩容指標から歩行時の全身姿勢を推定する手法の開発

〇岡本 利彰¹、山縣 俊亮¹、阿部 悟¹ (1. 株式会社アシックス)

キーワード：姿勢推定、時系列解析、ニューラルネットワーク、主成分分析、歩容

動画像から人の姿勢を自動抽出する技術は様々な用途に活用されており，例えば，歩行時の動画から歩き方の特徴を定量化し，転倒リスクや感情などを推定することができる．一方で，自らが被写体となる場合には，他者の撮影協力もしくは自分撮りの環境設定が必要となるため，日常動作を継続的に記録することは容易ではない．そこで本研究では，モーションセンサを内蔵したシューズ（スマートシューズ）を使用し，足元の情報から歩行時の全身の姿勢を推定する手法を開発することを目的とした．実験では，スマートシューズを着用した被験者に真っ直ぐ歩いてもらい，カメラを用いてその様子を撮影した．次に動画から抽出した空間座標上の骨格特徴点に対して，主成分分析を適用し，歩行に伴う動きの主成分として定義した．そして歩行特徴を反映した主成分得点を，スマートシューズから得られた歩容指標（着地時のつま先角度や足上げの高さ等）から推定する回帰モデルを構築した．最後に推定した主成分得点を空間座標上の骨格特徴点に再構成した．以上の技術は，動画撮影の環境を整えることなく，スマートシューズを着用することのみで，日常生活上での歩行姿勢の推定を可能とする．