[2E2] AR/MRの評価と身体性

[2E2-05] ニューラルネットワークを用いた身体動作履歴に基づく身体運動の予測

○堀内 悠生¹、牧野 泰才¹、篠田 裕之¹ (1. 東京大学)

本研究では、0.5 秒後の人体の動きをリアルタイムに予測する機械学習とセンシングを用いたシステムの提案を行う。このシステムはオフラインで、人の動きをニューラルネットワークによって学習し、そのパラメータを用いて人の動きに対してリアルタイムに未来の動きを提示する。インプットとしてKinect V2を用いて、25 個の関節の座標と、そこから求まる重心の3 次元座標を時系列順に並べたものを利用しており、それらを多層のニューラルネットワークを用いて学習を行った。実際にリアルタイムでの0.5 秒後の動きの予想に応用できることを確認し、その精度の検証をMSEによって行った。このシステムは、ジェスチャ認識の際の動きの予想による遅延解消や、スポーツなどのインストラクション、老人の転倒防止などの応用可能であると考えられる。