[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-88] 一人称視点2次元骨格系列からの人物軌跡予測

〇荒嶋 泰舟¹、計良 宥志¹、川本 一彦¹ (1.千葉大学)

キーワード：深層学習、人物軌跡予測、一人称視点、2次元骨格系列

人物軌跡予測は，自律走行車両や監視システムで重要な技術である．しかし，従来手法の多くは，入力情報として過去の軌跡情報を必要とし，高価な3次元センサを使用するため，低コスト運用が難しいという課題がある．本研究では，この課題を解決するため，一人称視点の2次元骨格系列から移動軌跡を予測する深層学習手法を提案する．提案手法では，学習時に2次元骨格系列を入力とし，その歩行者の位置系列を教師信号としてモデルを訓練する．さらに，骨格間および人物間の相互作用をグラフ畳込みニューラルネットでモデル化する．この方法により，推論時には単一カメラから得られる2次元骨格系列のみから人物軌跡を予測できるようになる．評価実験では，JTAデータセットを用い，最大4.8秒先までの移動軌跡を予測し，提案手法の有効性を示した．