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振り返り支援のための深層学習に基づく物体認識と手の移動軌跡に基づいた生活行動認識の検討

机译：基于对物体识别和手动运动轨迹的寿命行为识别基于深度学习读取读回

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本研究室では高次脳機能障害者や高齢者に料理や掃除などの日常生活行動をベースとした認知リハビリテーション方式について研究を行っている．現在までに3人称視点を用いた掃除行動推定法について研究し，高次脳機能障害患者に対して実験を行った．掃除行動の推定には深層学習を用いた物体認識アルゴリズムYOLOで掃除用具の認識，人の骨格検出アルゴリズムOpenPoseで人の向き推定，それぞれの結果から掃除行動の推定を行った．しかし人の向き推定結果の誤検出が多く発生した，よって過去の向き結果を用いた多数決による誤り訂正の手法を実装した結果30.8%の出力の違いが得られた．今回，新たに生活オブジェクトと手の移動量を特徴量として追加した生活行動推定法の認識精度について研究を行った．結果として，顔の向き情報と左右の手首の移動量，物体の移動量を使用し時間連続性を考慮した誤り訂正を組み合わせた行動認識手法で全体的な行動認識の精度は向上した．
机译：在这个实验室中，高阶大脑聋人和老年人正在基于日常生活行为，如烹饪和清洁进行认知康复方法。迄今为止，研究了使用第三人称观点的清洁行为估计方法，并对高阶脑功能障碍患者进行实验。为了估计清洁行为，使用深度学习的对象识别算法Yolo是对清洁工具的识别，并且从每个结果估计人的骨骼检测算法，并从每个结果估计清洁行为的估计。然而，使用过去方向结果具有多数校正的误差校正方法的输出差异，获得了30.8％的输出差。这次，我们进行了寿命行为估计方法的识别准确性，该方法将每日移动量和手的移动量作为特征量进行。结果，通过组合面部的移动量或左手腕的移动量的动作识别方法以及考虑时间连续性的运动量的动作识别方法改善了整体行为识别的准确性。

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