今週は人の向きを判断する手法についての既存研究について調べました。

正面、左、右の3方向をSVM（教師あり、グラフによるデータ分割）による学習を行い検出する方法や、Bodypix(体の部位を認識する)を用いる方法が見つかりました。

どういう手法にするにしろ、自分で学習させる必要がありそうです。引き続き既存研究を進め、学習手法を探すとともに、今週から先輩のコードリーディングも進めていきたいと思います。

・SVMについて

・Bodypix

参考文献

人の向きによる危険度判定,車内から
https://www.shingi.jst.go.jp/pdf/2010/kit9.pdf

映像解析、人の動きを可視化
https://qiita.com/ComputerVision/items/c57d861cfa149b65a39d

深層学習を用いた画像中の人物の向き推定に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=213707&file_id=1&file_no=1

また、研究テーマ発表での3年生からいただいたコメントを読ませていただき、今後の課題や深掘りしていかなければいけない点を再確認することが出来ました。

就活終わりました。

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正面からくる人間の判断はできるのか？
–人の向き（顔が認識できるか？）や時間差分での大きさ（近づいたら前の画像と比較して大きくなってる）等で判断できればと思っています！
人の向きの判断の仕方は？
–これから考えます！（顔の方向を判断？右手、左手の位置？）
状態以外で危険度は判定するか？（年齢等）
–人に関しては状態以外での危険度の差を作る必要がない（子供と老人の違いより時間差分の変化量（スピード）での危険度評価）と考えていますが人とその他障害物（動かない物）と、についてはナビゲーションの優先度について評価する必要があります！
複数人いる場合利用者にどう知らせるのか？
–複数人検知したうえでの危険度評価（どっちの方が利用者に近い？走ってる？こちらに気付いてる？）をして優先度を決めたいと思っています！
どのくらいのスピードに対応できるのか？
–一般人の走る速度に処理速度が追いつけば良いなぁ..と考えています！
どの範囲まで認識するのか？
–距離の評価も必要になりそうです！
精度が高くなければ実用化は難しいのでは？
–完成次第、性能評価をします！
slowFastって何？
–骨格検知で人が何をしているかを分類する技術です。私も無知なのでこれから詳しく調べます。
人の行動が急に変わったらどうするの？
–予測できる範囲でがんばります！