今後について

-最後の質問です。これらの技術を、今後どのように発展させていくご予定ですか?

VisionPoseでいいますと、1つは時系列データを利用した行動解析ですね。
VisionPose自体で行えるのは骨格位置をフレーム単位で検出するところまでなので、寝ている状態なのか、倒れている状態なのかといのは区別がつきません。そこで、時系列データを利用することで、「立ち姿から寝姿になった、つまり倒れている」というように行動を判別できるようになります。他にも「物を拾う」「物を置く」といった動作というのもわかります。
例えば、万引き検出などにも利用できます。
スポーツ分野はゴルフや野球のスイングなど、一枚の画像では動きの良し悪しがわからない部分も、行動解析によって解決ができるのではと考えています。

ちなみにこの時系列データを利用した行動解析をテストするための素材用に、社員総出で色んなシチュエーションで倒れたり、物を拾ったり、ボールを投げたりする動画を迫真の演技で撮影するので、その様子をみた方からは「楽しそうですね」と言われます。

-会社として楽しんでますね(笑)作成されたフォームデータの蓄積、ユーザー同士の共有はできるのですか?

蓄積というか、教師データを作る際に学習はさせますが、出来上がったものに対しては推論しているだけです。ユーザーの使用状況のデータをこちらが取得することはないので、その点はご安心下さい。

-今回は「VisionPose」の開発秘話から「ミチコンPlus」、「Kinesys バージョン3.0」の解説をいただきました。
「VisionPose」は、スポーツから医療、更にはエンタメ分野まで幅広く活用できる素晴らしい技術だと感じました。
何より、社員の方々一人一人が楽しんで仕事をしているのが伝わってきます。
行動解析技術が今後さらなる発展と広がりを見せ、私たちの生活がどのように変化していくのか、とても楽しみですね!
ありがとうございました。

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https://media-rpa.com/psychology_1_bigdata/
[執筆:ハル・クムラ
[最新更新日:2019年8月26日]