機械学習を用いた0.5秒後の運動のリアルタイム推定

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提示するシステムを開発しました。

Kinectを用いて人間の動きの測定し、その動きを時系列順に並べた物を入力として用いています。また、結果として0.5秒後の動きを出力しています。

現在では、ジャンプ、歩行時の運動の推定を行っており、体幹部では3cmほどでの誤差でのリアルタイム推定が可能になっています。

国際会議で発表: Yuuki Horiuchi, Yasutoshi Makino, and Hiroyuki Shinoda. 2017. Computational Foresight: Forecasting Human Body Motion in Real-time for Reducing Delays in Interactive System. In Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Interactive Surfaces and Spaces (ISS ’17).

上記論文に対するweb記事: 東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表

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