(57)【要約】【課題】  ある一定のパターンを採る訳ではなくその度によって順序や回数が異なる「食べる」、「飲む」といった日常の動作を的確に認識し得る行動認識システムを提供する。【解決手段】  撮影した人の画像データを処理してその行動を認識する場合における認識処理を第１ステップと第２ステップとの２段階構成とし、第１ステップの動作要素抽出部Iでは、前記画像データを処理して検出される人の動きの情報の時系列変化に基づき短期間に行われる一定の動作パターンを認識するとともに、第２ステップの行動認識部IIでは、認識対象とする期間に含まれる前記一定の動作パターンの割合に基づき「食べる」、「飲む」等の長期間に亘る動作全体を認識するようにした。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる人の動きを検出し、その動作データを処理して行動を認識する行動認識システムにおいて、
認識処理を第１ステップと第２ステップとの２段階構成とし、
第１ステップでは、前記動作データを処理して検出される人の動きの情報の時系列変化に基づき例えば物を口元に持ってくる一回の動作の期間である短期間に行われる一定の動作パターンを認識するとともに、
第２ステップでは、認識対象とする期間に含まれる前記一定の動作パターンの出現態様に基づき例えば食事をする動作である前記短期間に行われる動作を幾つか組み合わせた例えば食事をする動作の期間である長期間に亘る動作全体を認識するように構成したことを特徴とする行動認識システム。
【請求項２】
請求項１に記載する行動認識システムにおいて
前記動作データは対象となる人を撮像手段で撮像して得る画像データであることを特徴とする行動認識システム。
【請求項３】
請求項１に記載する行動認識システムにおいて、
前記動作データは対象となる人の各部に取り付けた無線マーカからの信号を処理することにより得ることを特徴とする行動認識システム。
【請求項４】
請求項１に記載する行動認識システムにおいて、
第１ステップは、前記動作データに基づき対象となる人の動きに関する情報を得る動き情報計測手段を有することを特徴とする行動認識システム。
【請求項５】
請求項１に記載する行動認識システムにおいて、
第１ステップは、前記動作データに基づき対象となる人の姿勢に関する情報を得る姿勢情報計測手段を有することを特徴とする行動認識システム。
【請求項６】
請求項１に記載する行動認識システムにおいて、
第１ステップは、前記動作データに基づき対象となる人の動きに関する情報を得る動き情報計測手段と、前記動作データに基づき対象となる人の姿勢に関する情報を得る姿勢情報計測手段とを有するとともに、これら動き情報計測手段及び姿勢情報計測手段で前記動作データを並列に処理し、その結果に基づき対象となる人の短期間に行われる一定の動作パターンを認識するように構成したことを特徴とする行動認識システム。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンが出現した各動作パターン毎の時間の合計である出現時間に基づくものであることを特徴とする行動認識システム。
【請求項８】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンが出現した各動作パターン毎の出現回数の合計である出現回数に基づくものであることを特徴とする行動認識システム。
【請求項９】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、一連の行動中における第１ステップで認識した各動作パターン毎の出現割合に基づくものであることを特徴とする行動認識システム。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンが出現した時系列的な順序である出現順序に基づくものであることを特徴とする行動認識システム。
【請求項１１】
請求項１乃至請求項６の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンの出現時間、出現回数、一連の行動中における出現割合又は出現順序のうちの二種以上に基づくものであることを特徴とする行動認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は行動認識システムに関し、特に生活支援ロボットシステムに適用して有用なものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば移動ロボットが具備する視覚カメラ等で撮像した人の画像を用いて人等、動物体の行動を認識する従来技術として特開平０５−４６５８３号公報に開示する「動物体行動認識装置」が挙げられる。本装置では、画像をメッシュ状に分割し、各メッシュの内部で算出した特徴量（オプティカルフロー等）をベクトルとし、この特徴量ベクトルの時系列変化を確率的状態遷移モデルで認識している。
【０００３】
【特許文献１】特開平０５−４６５８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の如き装置では、予め取得しておく基準となるモデルの情報とリアルタイムで取り込んだ映像情報とを比較する不安定なモデルフィッティングを行わないため、実環境での照明変動や動きの変動に対応し、この変動に影響されず確実に所定の認識を行うことができる。すなわち、ロバストな認識が可能となる点が特徴である。
【０００５】
しかし、前記従来技術において認識できる動作の対象は「右手を上げる」、「左手を下げる」といった短時間で終了する動作に限られる。これは、動作パターンを確率的状態遷移モデルを用いて認識しているためである。確率的状態遷移モデルは、音声認識の分野でも実績がある手法であり、対象とするパターンが多少の時間的スケールの変化、速度変化を伴う場合でも高い精度で認識できることが知られている。しかし、対象とするパターンが一定ではなく、パターンのバラツキが大きい場合には適用できない。
【０００６】
ロボットが人の生活に入り込み、人とインタラクションにおいて適切な応答を行うには、人の日常生活における動作を認識する必要がある。この時、認識する対象としては、「食べる」、「飲む」といった日常生活中の動作であるが、これらは、ある一定のパターンを採る訳ではなく、その度によって順序や回数が異なる。そのため、前記従来技術で用いられている確率的状態遷移モデルでは十分な精度で認識することができない。
【０００７】
また、ある瞬間の特定の動きをキーにして動作全体を推定することも困難である。例えば、「手を顔に近づける」という動きは認識できても、これが「食べる」動作の一部なのか、「飲む」動作の一部なのかを判断することはできない。このため、このような「食べる」、「飲む」といった日常の動作は、従来技術では認識することができない。
【０００８】
一方、生活支援ロボットは人の日常生活空間で動作し、人とのコミュニケーションを通じて各種のサービスを提供することを目的としている。例えば食事の終了を認識して薬を飲み忘れないように注意を促すべく声をかけるためには、食事の終了を的確に認識することが前提となる。すなち、このためには、「食べる」、「飲む」といった日常の動作も含め、「人の行動を認識する技術」を開発することが必須となる。
【０００９】
これに対し前記従来技術をはじめ、既存の行動認識技術は、ゼスチャ認識や読唇術といった「決まったパターンを認識する技術」に止まっていた。したがって、上記のような各種のサービスを提供するには、人の日常生活における自然な行動（「食べる」、「飲む」等）を認識することが当該技術開発の前提となる。そこで、前述の如き日常生活における自然な行動を的確に認識し得る技術の出現が待望されていた。
【００１０】
本発明は、上記従来技術に鑑み、ある一定のパターンを採る訳ではなくその度によって順序や回数が異なる「食べる」、「飲む」といった日常の動作を的確に認識し得る行動認識システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成する本発明が認識の対象とする行動は、以下のような性質を持ち、例えば「食べる」、「飲む」、「読む」、「書く」等が挙げられ、他にも多くの日常行動が含まれる。これらを分類すると次のような知見を得る。
１）  瞬間的な状況からは行動を判断できない。
例えば、「人がテーブルの前に座っている状況」からは「ただ座っている」のか「食べている」のか「飲んでいる」のかを判断できない。
２）短時間の動作からは行動を判断できない。
例えば、「テーブルの上の物を口元に持ってくる動作」からは、それが「食べている」のか「飲んでいる」のかを判断できない。
３）  そのシーンを暫く見ていると行動を認識できる。
例えば、暫く見ていると他の動きとの兼ね合いや、動作の頻度から「食べる」と「飲む」との区別ができる。
４）  同じ行動でも、その度に動きのパターンは異なる。この点で毎回同じ動きとなる決め事であるジェスチャと異なる。
【００１２】
かかる知見に基づく本願発明の構成は次の点を特徴とする。
【００１３】
１）  対象となる人の動きを検出し、その動作データを処理して行動を認識する行動認識システムにおいて、
認識処理を第１ステップと第２ステップとの２段階構成とし、
第１ステップでは、前記動作データを処理して検出される人の動きの情報の時系列変化に基づき例えば物を口元に持ってくる一回の動作の期間である短期間に行われる一定の動作パターンを認識するとともに、
第２ステップでは、認識対象とする期間に含まれる前記一定の動作パターンの出現態様に基づき例えば食事をする動作である前記短期間に行われる動作を幾つか組み合わせた例えば食事をする動作の期間である長期間に亘る動作全体を認識するように構成したこと。
２）  上記１）に記載する行動認識システムにおいて
前記動作データは対象となる人を撮像手段で撮像して得る画像データであること。
３）  上記１）に記載する行動認識システムにおいて、
前記動作データは対象となる人の各部に取り付けた無線マーカからの信号を処理することにより得ること。
４）  上記１）に記載する行動認識システムにおいて、
第１ステップは、前記動作データに基づき対象となる人の動きに関する情報を得る動き情報計測手段を有すること。
５）  上記１）に記載する行動認識システムにおいて、
第１ステップは、前記動作データに基づき対象となる人の姿勢に関する情報を得る姿勢情報計測手段を有すること。
６）  上記１）に記載する行動認識システムにおいて、
第１ステップは、前記動作データに基づき対象となる人の動きに関する情報を得る動き情報計測手段と、前記動作データに基づき対象となる人の姿勢に関する情報を得る姿勢情報計測手段とを有するとともに、これら動き情報計測手段及び姿勢情報計測手段で前記動作データを並列に処理し、その結果に基づき対象となる人の短期間に行われる一定の動作パターンを認識するように構成したこと。
７）  上記１）乃至６）の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンが出現した各動作パターン毎の時間の合計である出現時間に基づくものであること。
８）  上記１）乃至６）の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンが出現した各動作パターン毎の出現回数の合計である出現回数に基づくものであること。
９）  上記１）乃至６）の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、一連の行動中における第１ステップで認識した各動作パターン毎の出現割合に基づくものであること。
１０）  上記１）乃至６）の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンが出現した時系列的な順序である出現順序に基づくものであること。
１１）  上記１）乃至６）の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンの出現時間、出現回数、一連の行動中における出現割合又は出現順序のうちの二種以上に基づくものであること。
１２）  上記１）乃至６）の何れか一つに記載する行動認識システムにおいて、
第２ステップにおける一定の動作パターンの出現態様は、第１ステップで認識した各動作パターンの出現時間、出現回数、一連の行動中における出現割合又は出現順序のうちの二種以上に基づくものであること。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に記載する発明は、上記１）に記載する通りの構成を有するので、
「右手を上げる」、「左手を下げる」等の短時間で終了する動作のみならず、「食べる」、「飲む」といった複数の動作が組み合わされ、しかもその度毎に順序や回数が異なる複雑な動作であっても的確にこれを認識することができる。
請求項２に記載する発明は、上記２）に記載する通りの構成を有するので、
既存の画像処理の技術を用いて人の行動を容易に検出し得る。
請求項３に記載する発明は、上記３）に記載する通りの構成を有するので、
無線マーカから送出する信号により肩の後ろに検出すべき手が隠れている場合等、いわゆる隠れがあっても確実にマーカの動きを認識して対象となる人の行動を高精度に検出し得る。
請求項４に記載する発明は、上記４）に記載する通りの構成を有するので、
迅速に精度良く人が動いたことを検出し得る。
請求項５に記載する発明は、上記５）に記載する通りの構成を有するので、
人が動いた結果の姿勢を含め、当該人の静止画的な状態を検出し得る。
請求項６に記載する発明は、上記６）に記載する通りの構成を有するので、
動き情報と姿勢情報とを並列処理して両者の特徴で他の欠点を補完し合い、高精度に所定の短期間行動を認識し得る。
請求項７に記載する発明は、上記７）に記載する通りの構成を有するので、
短時間動作パターンの出現時間に基づき短時間動作の組み合わせである所定の動作を認識し得る。
請求項８に記載する発明は、上記８）に記載する通りの構成を有するので、
短時間動作パターンの出現回数に基づき短時間動作の組み合わせである所定の動作を認識し得る。
請求項９に記載する発明は、上記９）に記載する通りの構成を有するので、
短時間動作パターンの出現割合に基づき短時間動作の組み合わせである所定の動作を認識し得る。
請求項１０に記載する発明は、上記１０）に記載する通りの構成を有するので、
短時間動作パターンの出現順序に基づき短時間動作の組み合わせである所定の動作を認識し得る。
請求項１１に記載する発明は、上記１１）に記載する通りの構成を有するので、
短時間動作パターンの出現態様の組み合わせに基づき短時間動作の組み合わせである所定の長時間動作を認識し得る。したがって、その分認識精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１は本発明の実施の形態に係る行動認識システムを示すブロック線図である。同図に示すように、本形態に係る行動認識システムは、認識処理を第１ステップと第２ステップとの２段階に分けて実行する構成とした。
【００１６】
第１ステップの処理を行う動作要素抽出部Iは、画像入力部１、画像メモリ２、動き情報計測部３、姿勢情報計測部４及び動作要素識別部５を有しており、撮像手段により撮像して得る対象となる人の画像データを処理して前記人の動きの情報の時系列変化に基づき「右手を上げる」や「左手を下げる」等の短期間に行われる一定の動作パターンを認識するものである。
【００１７】
第２ステップの処理を行う行動認識部IIは、行動特徴量抽出部６、行動認識部７及び行動認識結果出力部８を有しており、認識対象とする期間に含まれる前記一定の動作パターンの出現態様（出現時間、回数、割合、順序等）に基づき長期間に亘る動作全体を認識するものである。
【００１８】
人の行動は「右手を上げる」、「左手を下げる」等の短時間に行われる一定の動作パターンの組み合わせとして認識し得るが、ある一定の時間、人の行動を継続的に観察しているとこの人が食事しているのか、何かを飲んでいるのか、休憩しているのかで前述の如き動作パターンの出現態様が異なり、「食事をする」、「何かを飲む」、「休憩をする」等の各長時間動作には短時間動作の固有の出現態様が存在するという知見を得た。このことは、ある一定時間における短時間動作要素を生起する時間の長さ、回数、割合といった特徴量を介して「食べる」、「飲む」等の長時間の動作を識別し得ることを意味している。当該行動認識部IIはかかる知見に基づき構成したものである。その構成の詳細については後述する実施例で説明する。
【００１９】
このように、本形態では、第１ステップで短期間に行われる人の一定の動作パターンを認識し、この認識結果に基づき第２ステップで長期間に亘る前記動作態様の出現態様を計測するので、「右手を上げる」、「左手を下げる」等の短時間で終了する動作のみならず、「食べる」、「飲む」といった複数の動作が組み合わされ、しかもその度毎に順序や回数が異なる複雑な動作であっても的確にこれを認識することができる。
【００２０】
ここで、本形態では、動作要素抽出部Iに、動き情報計測部３のみならず姿勢情報計測部４も有している。そこで、対象となる人の動きのみならず姿勢も認識するとともに、両情報を併合して短時間動作を認識しているので、その分精度の高い認識結果を第２ステップの行動認識部IIに供給することができる。この結果、行動認識部IIでの動作の認識をより的確に行うことができる。ただ、動き情報計測部３又は姿勢情報計測部４の何れか一方のみでも、短時間の動作を特定することはできる。この場合、両者を用いて情報を並行処理した場合に較べ、認識精度は当然劣るものとなる。
【００２１】
また、動き情報計測部３は、対象となる人の一部分が動いたという情報のみを計測するものである。この情報は短時間で精確に処理することができる。一方、姿勢情報計測部４は対象となる人のある瞬間の静止画情報からその姿勢を計測することができる。この情報はこれを得るための処理に時間がかかり、正確な情報を得ようとすればその分多大な処理時間を要する。これらの具体的な構成に関しては後述する実施例でさらに詳細に説明する。
【００２２】
なお、本実施の形態に係る行動認識システムは、対象となる人の画像情報に基づき所定の処理をするものとしたが、これに限るものではない。前記人に例えば無線方式又は超音波方式の無線マーカとして機能するＩＣタグを付し、このＩＣタグからの信号を受信して行動を認識する方式とすることができる。この場合には、画像入力部１及び画像メモリ２の部分を受信部及びその出力信号の記憶部で構成すれば良い。すなわち、より一般的な概念で言えば、対象となる人の情報を得るセンサ部が形成されていれば良い。ここで、前記ＩＣタグ等の無線マーカは対象となる人の行動を認識する際にキーとなる部位、例えば手足先、関節等に配設する。
【００２３】
上記実施の形態における各部の具体的な構成を開示する実施例に関し以下に説明する。
【実施例】
【００２４】
＜動作要素抽出部I＞
図１に示す動き情報計測部３には、既存のオプティカルフロー方式を好適に適用し得る。このオプティカルフロー方式は非接触で、モデルフィッティングを行わないため、照明や背景が変動しても所定の動き情報をロバストに抽出でき、白黒画像でも利用可能であるという特徴を有している。ただ、このオプティカルフロー方式では、対象となる人の一部が動いているという情報しか得られない。例えば、人が万歳する様なシーンがあったとした場合、下のものが上へ移動したという情報しか得られない。つまり、手が伸びているとか手が下から上へいっているとかは検知することができない。このように、代表的にはオプティカルフロー方式を適用して構成する動き情報計測部３の限界を補完するのが、姿勢情報計測部４である。
【００２５】
姿勢情報計測部４は、対象となる人の姿勢、すなわち静的な状態を検出する。例えば、人が万歳をする様なシーンがあったとした場合、ある瞬間の静止画情報に基づき手が下から上に上がっている等の情報を得る。この姿勢情報計測部４は、例えばカラープローブ方式、顔認識方式、マーカ方式、無線乃至超音波を利用したＩＣタグ方式を適用して好適に構成することができる。
【００２６】
ここで、カラープローブ方式とは、非接触で、照明の安定した条件下では色情報を基にロバストに肌色（顔、手、足）や衣服の色を抽出し、これを基に姿勢・動き情報を抽出するものである。顔認識方式とは、人の動作を推定するのに重要な部位である顔の画像情報に基づき行動を認識するもので、非接触で、顔の位置乃至動きを精度良くロバストに認識できるという特徴を有する。マーカ方式とは、キーとなる部位（手足手先、関節等）にマーカを付し、このマーカの動きを追跡することで姿勢・動きを検出するもので、非常にロバストに姿勢・動き情報を抽出できるという特徴を有する。ＩＣタグ方式とは、キーとなる部位（手足先、関節等）にタグを付し、このタグの動きを追跡することで姿勢・動きを検出するもので、前記マーカ方式と同様に、非常にロバストに姿勢・動き情報を抽出できるばかりでなく、隠れ（例えば肩の後方に手が隠れている状態）があっても所定の情報を抽出できるという特徴を有する。
【００２７】
上記動き情報計測部３及び姿勢情報計測部４でそれぞれの特徴量に基づき抽出した情報は、動作要素認識部５に供給し、この動作要素認識部５で何れの動作を表す情報であるかを認識する。この場合の認識手法としては、テンプレートマッチング方式、ダイナミックプログラミングマッチング（動的計画法）方式、隠れマルコフモデル方式等を利用できる。
【００２８】
ここで、テンプレートマッチング方式とは、手を上げる等、短時間で行われるいくつかの代表的な動きの情報をデータベースに記憶しておき、入力された情報との相関を採るもので、このことにより類似した動きを算出し得る。ダイナミックプログラミングミングマッチング方式とは、基本的にはテンプレートマッチングと同様であり、短時間で行われるいくつかの代表的な動きの情報をデータベースに記憶しておき、入力されたデータとの相関を採るものではあるが、移動経路の履歴が多少異なってもモデルデータとの誤差を吸収してテンプレートマッチングよりも柔軟に所定の動きを高精度に検出し得るもので、類似した動きの算出において動きの速度の違いを吸収し得る方式である。隠れマルコフモデル方式とは、類似した動きの算出において、動きの速度の違いばかりでなく、微妙なパターンの違いも吸収できるようにしたもので、ダイナミックプログラミングミングマッチング方式よりもさらに認識精度を向上させることができるものである。
【００２９】
＜行動認識部II＞
行動特徴量抽出部６は、前記動作要素識別部５が出力する情報を処理して認識対象とする所定の長期間に含まれる一定動作パターンの出現態様（出現時間、回数、割合、順序等）に基づき「食べる」、「飲む」等の複数の短時間動作が組み合わされる複雑な動作の特徴量を抽出するものである。例えば、ある時間（「食べる」、「飲む」等の行動を特定するのに必要な観察時間）に含まれる短時間動作の生起する時間の長さを算出してこれを特徴量とする。
【００３０】
さらに詳言すると、図２（ａ）に示すように、動作要素識別部５で識別する短時間動作要素が、例えば右手を上げる１１、右手を下げる１２、左手を上げる１３、左手を下げる１４、頭を右へ動かす１５、頭を左へ動かす１６、静止１７の７種類である場合を考える。ちなみに、図２（ａ）に示す場合は、右手を上げ下げした後、静止状態を挟んで頭を右へ動かし、再度静止状態を挟んで頭を左へ動かし、続いて右手を上げ下げした後、静止状態となったと認識している場合である。ここで、各動作を表すブロックの長さは、各動作の開始から終了迄を考慮した時間に採ってあり、本例では手の上げ下げ、首を動かす、静止の順で時間が短くなるものとして一回の行動に要する時間をそれぞれ割り当ててある。
【００３１】
かかる情報に基づき行動特徴量抽出部６では、例えば図２（ｂ）に示すように、特徴量を生成している。同図に示す場合は、縦軸に短時間動作の時間的な長さを採り、各短時間動作毎にその時間的な長さをヒストグラフで表したものである。すなわち、図２（ａ）は短時間動作の出現態様を出現時間に基づき特徴付けたものである。ここで、この種の出現
態様は、出現時間に基づくものに限る必要はない。他にも出現回数（図２（ａ）におけるブロックの数）、出現割合（一連の行動の全体に占める各短時間動作の割合）、各短時間動作の出現順序等を基礎として特徴量を抽出することができる。すなわち、ヒストグラムを利用する方式（出現時間、回数、割合を利用する方式）と短時間動作要素の遷移パターンを利用する方式（出現順序を利用する方式）との２種類に大きく分けることができる。前者は、短時間動作要素の生起順序に依存せずに特徴量を得ることができ、後者によれば短時間動作要素の生起順序を考慮した特徴量が得られる。勿論、前述の如き各出現態様のうちの２種以上を特徴量として抽出するものであっても良い。
【００３２】
行動認識部７は、行動特徴量抽出部６で抽出した特徴量に基づき短時間動作を組み合わせた対象となる人の行動を認識する。このため、行動認識部７は前記特徴量に関する情報をデータベースに記憶しており、行動特徴量抽出部６で抽出してリアルタイムで供給される特徴量の情報と比較することにより前記行動を認識する。この場合の認識手法としては、前記動作要素認識部５で用いたテンプレートマッチング方式、ダイナミックプログラミングマッチング方式、隠れマルコフモデル方式等を同様に利用できる。このとき二種以上の特徴量を用いて比較を行い、その結果を総合的に判断して行動認識を行うこともでき、この場合には何れか一種類の特徴量を用いる場合よりも当然認識精度を向上させることができる。ヒストグラムを利用する方式の何れかと、遷移パターンを利用する方式との組み合わせが好適な一例として考えられる。
【００３３】
行動認識結果出力部８は、行動認識部７で認識した人の行動を表す情報を出力する。この出力情報を得て、例えばロボットが次の適正な指示等をすることができる。例えば、「食べる」という行動を認識した後、薬を飲み忘れないように注意を促す呼びかけを行う等である。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は生活支援ロボットをはじめとするロボット産業に利用し得る。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施の形態に係る行動認識システムを示すブロック線図である。
【図２】図１の行動認識部IIの機能を概念的に示す説明図である。
【符号の説明】
【００３６】
I        動作要素抽出部
II       行動認識部
１        画像入力部
３        動き情報計測部
４        姿勢情報計測部
５        動作要素識別部
６        行動特徴量抽出部
７        行動認識部
【図１】
2005215927.tif 000003
【図２】
2005215927.tif 000004