情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

近年、急速なグローバル化に伴い、製造業を中心に異なる言語を用いる人々の間で技術・技能を伝承する必要性が高まっている。効率的な技術・技能伝承を支援する一つの手段として、熟練者と非熟練者の作業映像を見比べる方法がある。しかし、作業者ごとに作業速度が異なるため、二つの動画を単純に先頭から再生すると作業シーンが徐々にずれてしまい、同時に同じ作業を比較することが難しくなる。我々は従来より、物体特徴としてSIFT特徴を、動き特徴としてDense Trajectoryを用いた時間的アライメント手法について検討してきた。本研究では、行動認識においても有効性が確認されているCNN特徴を導入し、実験により対応付けの正解率が向上することを確認した。