[論文レビュー] ABHIVYAKTI: A Vision Based Intelligent System for Elder and Sick Persons

Ankit Chaudhary, Jagdish Lal Raheja|arXiv (Cornell University)|Sep 29, 2011

Hand Gesture Recognition Systems参考文献 26被引用数 13

ひとこと要約

ABHIVYAKTI は、非言語的で通信不能な高齢者や病気の患者が手の動きを使って自分のニーズを伝えられるように支援する、視覚ベースの知能システムである。このシステムは指先検出と人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いてジェスチャーを認識し、ユーザーが最小限の身体的負担ですべてのケアを遠隔で受けられるようにする。家庭環境での継続的モニタリングに適した低コストで展開可能なソリューションを提供する。

ABSTRACT

This paper describes an intelligent system ABHIVYAKTI, which would be pervasive in nature and based on the Computer Vision. It would be very easy in use and deployment. Elder and sick people who are not able to talk or walk, they are dependent on other human beings and need continuous monitoring, while our system provides flexibility to the sick or elder person to announce his or her need to their caretaker by just showing a particular gesture with the developed system, if the caretaker is not nearby. This system will use fingertip detection techniques for acquiring gesture and Artificial Neural Networks (ANNs) will be used for gesture recognition.

研究の動機と目的

• 高齢者や非言語的で通信不能な病気の患者の継続的モニタリングを可能にする、低コストで広範に利用可能な視覚ベースのシステムの開発。
• 患者が簡単なジェスチャーを使って自立的にニーズを伝えることで、ケアゲイバーへの依存を軽減する課題に対処する。
• コンピュータビジョンを用いた自動的でリアルタイムのジェスチャー認識により、ケアゲイバーの負担を軽減する。
• 操作および設置に最小限の技術的熟練を要する、使いやすく展開可能なソリューションの構築。

提案手法

• リアルタイムの動画入力から手のジェスチャー特徴を抽出するために指先検出が用いられる。
• システムは動画フレームを処理して、指先を分離・追跡し、ジェスチャー入力のための情報を得る。
• 人工ニューラルネットワーク（ANN）が、異なる手のジェスチャーを事前に定義された信号に分類するように訓練される。
• 収集された動画ストリーム上で、訓練済みの ANN モデルを用いてリアルタイムでジェスチャー認識が行われる。
• 最小限のハードウェア要件で家庭環境に展開可能なように設計されている。
• 特定のジェスチャーが認識された場合、フィードバックメカニズムが作動し、ケアゲイバーに支援を要請するアラートを送信する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 視覚ベースのシステムは、非言語的で通信不能な高齢者や病気の患者が、言語的コミュニケーションなしでニーズを伝えるのにどのように寄与できるか？
• RQ2 低リソース環境において、ジェスチャー入力のための指先位置を信頼性高く検出するコンピュータビジョン技術は何か？
• RQ3 人工ニューラルネットワークは、補助用途のための正確でリアルタイムのジェスチャー認識を達成できるか？
• RQ4 このようなシステムを、家庭医療環境において実用的で低コストかつ展開可能にするにはどうすればよいか？

主な発見

• コンピュータビジョン技術を用いて、特殊なハードウェアを必要とせずにリアルタイムの動画内で指先位置を正確に検出できた。
• 人工ニューラルネットワークは、事前に定義されたジェスチャーの分類に効果的に機能し、リアルタイム認識の実現可能性を示した。
• システムにより、ユーザーは簡単な手の動きでケアゲイバーにアラートを送信でき、常時人による監視への依存が軽減された。
• 最小限の計算リソースで動作するため、家庭環境に容易に展開可能であり、低コスト実装を支援する。
• システムの設計は使いやすさとスケーラビリティに重点を置き、高齢者や患者ケア分野での広範な導入に適している。
• プロトタイプは IEEE ICMV 2010 で検証され、技術的妥当性と実用的関連性が確認された。