抄録

H-011
関節軌道の相関を考慮した身体動作認識

近年，身体動作認識はコンピュータへの直観的な入力を可能とすることから注目されている．その中で隠れマルコフモデル（HMM）は時系列なデータからの認識において優れた認識結果を示すため多くの研究で用いられている．しかし，通常HMMは複数の時系列データから成る認識を行う際には，単相関を想定しているため複数の時系列データに相関のある身体動作では正確な認識を行うのは困難である．そこで，本稿では複数の時系列データの相関を考慮するために，認識する時系列データに対して主成分分析を行いHMMによる認識を行う手法を提案する．身体動作認識実験を行った結果，従来の認識手法と比べ高い認識率を確認し，提案手法の有効性が示された．