核心概念
屋外環境における手洗い動作認識システムの頑健性を向上させるために、シャドウオーグメンテーションを用いた学習方法が有効である。
要約
合成データセットから実データセットへの応用:手洗い動作認識のためのシャドウオーグメンテーション
屋外環境に設置されるカメラベースのシステムは、影の影響を受けやすく、影の大きさや濃淡の変化によってシステムの性能が著しく低下する可能性がある。本研究では、食品安全の向上を目的とした手洗い動作認識システムを例に、影による性能低下の軽減と、影に対するシステムの頑健性向上のためのシャドウオーグメンテーション手法を提案する。
最適な影の属性の探索
まず、合成データセットを用いて、様々な影の属性(大きさ、濃淡、位置)がシステムに与える影響を分析し、性能低下を軽減するための最適な影の属性を探索した。その結果、より濃く、大きな影を学習データに追加することで、影による性能低下を効果的に軽減できることがわかった。