ICS動作データベース

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[参考] ICSの動作認識研究

公開データの利用

　本公開データは，協調知能システム研究室あるいは森武俊，下坂正倫，辻岡宏介の知的財産物です．配布については森武俊が管理しています．
　 この公開データを，利用，改変することを許可しています．ただし下記の条件に従ってください．

公開データのフォーマット

　2004/1/24:　いまのところ、運動・動きデータはBVH形式，動作名データは評価値記録として付しています．

　2004.1.24〜2003.3.10公開データ：

　ある運動に対する動作名というのは「人がこう思う」というのが正解動作名だという立場をとっています．
　本来は一連の運動についてある動作名がつくのでしょうが，この公開データはあえて各コマに動作名をふるようなことをしています．
　実際には各コマに動作名をふるのではなく，逆にある動作名の観点でみてそのコマがその動作名に該当することをしているかどうかを記述しています． したがって，あるコマについては複数の動作名が該当することもありえます．

1. 一つのデータセットには，25種類のファイルが入っている．
   
2. 運動データはBVH(http://www.biovision.com/)形式で記録されている．
   動作名データはtdbディレクトリ以下に評価値として記録されている．
   
3. 例えば，GetUpを行なっているであろう運動データはGetUp.bvhとして蓄積されている．
   この運動データの各コマについて人にアンケートをとり，そのコマごとに動作名をつけたことにあたるGetUp_Lying.tdbなどとして蓄積されている． この場合ある運動についてLyingしていると思うかどうかでアンケートをとった結果が各コマについて記録されている（実際にはGetUpを演じたはずの運動）．
   tdbファイル内の各コマの値は，1がyes（その動作名の動作を行なっていると思う），0がno（その動作名の動作を行っていないと思う），0.5がneutral（その動作を行なっているかいないか微妙 だと思う）である．
   

FoldArmsファイルの一コマ
FoldArmsファイルの例(AVI, 約300Kbytes)

GetUpファイルの一コマ
GetUpファイルの例(AVI, 約550Kbytes)

一つのデータセットに含まれる25種類のファイルのリスト

　対象動作25種に対しそれぞれのBVHがある．つまり25個のBVHファイル．
　教師は各BVHに対し対象動作分ある．つまり25×25種=625 個のファイル．
　上記のセットが5個ある．

公開データ

　2003.3.10から公開をしています．

　2004.1.24公開データ

• testData1〜testData5の五つがある．それぞれが一つのデータセットとなっている．
  

　2003.9.17版のデータと同じものです。圧縮形式をzipにしたものです。

　2003.9.17公開データ

• testData1〜testData5の五つがある．それぞれが一つのデータセットとなっている．
  

　2003.6.6以前のデータで誤っていた，StandStill関連のデータを置換したものです．

ICSの動作認識システムの出力例1

関連研究論文

1. カーネル法とスイッチングリニアDynamics
   • Taketoshi Mori, Masamichi Shimosaka, Tatsuya Harada, Tomomasa Sato.
     Time-Series Human Motion Analysis with Kernels Derived from Learned Switching Linear Dynamics
     Transactions of the Japanese Society of Artificial Intelligence, Vol. 20, No. 3, 2005.
   • Masamichi Shimosaka, Taketoshi Mori, Tatsuya Harada, Tomomasa Sato.
     Marginalized Bags of Vectors Kernels on Switching Linear Dynamics for Online Action Recognition
     International Conference on Robotics and Automation, 2005.
   • 下坂正倫, 森武俊, 原田達也, 佐藤知正.
     オンライン動作認識のための混合状態力学系に基づくカーネル
     第５回計測自動制御学会システムインテグレーション部門学術講演会(SI2004), 210-211, 2004.
   • 下坂正倫, 森武俊, 原田達也, 佐藤知正．
     オンライン時系列動作認識のための周辺化カーネル
     電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会, pp.1-6, 11 2004.
   • 下坂 正倫，森 武俊，原田 達也，佐藤 知正．
     時系列動作認識のための混合状態力学系に基づくカーネル計算法
     第22回日本ロボット学会学術講演会予稿集, 3E16, 9 2004.
   • Taketoshi Mori, Masamichi Shimosaka, Tatsuya Harada, Tomomasa Sato.
     Time-Series Human Motion Analysis with Kernels Derived from Learned Switching Linear Dynamics.
     The Second International Workshop on Man-Machine Symbiotic Systems(IWMMS2004),pp. 161-172, 10 2004.
2. カーネル識別器とサポートベクタ学習
   • Taketoshi Mori, Masamichi Shimosaka, Tatsuya Harada, Tomomasa Sato.
     Recognition of Daily Life Action and Its Performance Adjustment based on Support Vector Learning
     International Journal of Humanoid Robotics, Vol.1, No.4, 565-583, 12 2004.
   • Taketoshi Mori, Masamichi SHIMOSAKA, Tatsuya Harada and Tomomasa Sato
     Informative Motion Extractor for Action Recognition with Kernel Feature Alignment.
     2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems,(IROS), pp.2009-2014, 9 2004.
   • Taketoshi Mori, Masamichi Shimosaka, Tomomasa Sato.
     SVM-based Human Action Recognition and its Remarkable Motion Features Discovery Algorithm
     The 9th International Symposium on Experimental Robotics 2004(ISER2004), 01paper129, 6 2004.
   • 下坂 正倫，森 武俊，原田 達也，佐藤 知正．
     カーネル特徴空間調整を利用した重要運動情報の発見
     第三回学術創成知能ロボットによる模倣の構成論的研究報告会予稿集．pp. 13-16, 2 2004.
   • 森 武俊，下坂 正倫．
     カーネルパラメータ最適化の日常動作認識における有意運動情報発見への応用．
     電子情報通信学会2003年情報論的学習理論ワークショップ，pp.173-174, 11. 2003.京都．（査読)
   • 下坂 正倫，森 武俊，原田 達也，佐藤 知正.
     Support Vector Machineを利用した日常動作認識システムの実現
     第21回日本ロボット学会学術講演会予稿集, 2J23, 9 2003.
   • 森 武俊，下坂 正倫，原田 達也，佐藤 知正．
     SVMを利用した日常動作認識におけるカーネルパラメータ最適化に基づく重要運動情報の発見
     電子情報通信学会 技術報告 PRMU2003 95-114
     pp. 19-24, 9 2003.
   • 下坂 正倫，森 武俊，原田 達也，佐藤 知正
     人間の日常生活行動における動作認識，
     第二回学術創成知能ロボットによる模倣の構成論的研究報告会予稿集，pp.9-10, 2 2003.
3. カーネル学習器と定性的事前知識の融合
   • Masamichi Shimosaka and Taketoshi Mori and Tatsuya Harada and Tomomasa Sato.
     Action Recognition Based on Kernel Machine Encoding Qualitative Prior Knowledge
     Proceedings of 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp.1569-1576, The Hague, Netherlands, 10 2004.
   • 下坂 正倫、森 武俊、原田 達也、佐藤 知正
     定性的事前知識を統合したカーネル学習器に基づく日常動作認識法
     第９回ロボティクス・シンポジア, pp.180--185, 3 2004. フルペーパ査読. 最優秀論文賞Finalist5の1つ。
4. オンライン動作認識と分節化
   • 下坂 正倫，祢次金 佑，森 武俊，佐藤 知正．
     オンライン動作認識における動作時系列生起度に基づく分節化．
     電子情報通信学会2005年総合大会, 3 2005.
5. 身体構造を考慮した分節化
   • Taketoshi Mori, Yushi Segawa, Masamichi Shimosaka, Tomomasa Sato.
     Segmentation of Sequential Daily-Actions Based on Hidden Markov Models and Human Body Hierarchy
     The Second International Workshop on Man-Machine Symbiotic Systems(IWMMS2004), pp. 207-218, 10 2004.
   • 森武俊, 瀬川友史, 下坂正倫, 佐藤知正.
     身体の階層性を利用した隠れマルコフモデルによる日常動作のセグメンテーション
     第22回日本ロボット学会学術講演会予稿集, 1A14, 9 2004.
6. 隠れマルコフモデルと動作階層
   • Taketoshi Mori, Yushi Segawa, Masamichi Shimosaka, and Tomomasa Sato
     Hierarchical Recognition of Daily Human Actions Based on Continuous Hidden Markov Models
     The 6th International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition(FG2004), 5 2004. to appear, accepted.
   • 森 武俊, 瀬川 友史, 下坂 正倫, 佐藤 知正。
     動作の階層構造に着目した隠れマルコフモデルによる日常動作認識
     第４回計測自動制御学会システムインテグレーション部門学術講演会SI2003, pp.301-302, 12 2003.
7. Mixture of Expertsと力学系の学習
   • 大串 俊明、佐藤 知正、原田 達也、森 武俊。
     セグメンテーション情報を利用しモーションデータを動作要素に分類・抽象化するシステムの開発
     第９回ロボティクス・シンポジア, pp.84--89, 3 2004. フルペーパ査読.

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