JP2008310588A - モーション認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】認識対象のモーションの種類が多い場合や、類似している複数のモーションを認識対象とする場合でも、効率よく高精度にモーションを認識することができるようにする。
【解決手段】識別対象装置の各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点を検出する加速度特徴点検出部２と、複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶している加速度特徴点記憶部３とを設け、モーション探索部４が加速度特徴点検出部２により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索する。
【選択図】図１

Description

この発明は、装置の動きを認識するモーション認識装置に関するものである。

従来のモーション認識装置は、動作を識別する識別対象装置の本体の加速度を検出し、その加速度を所定の閾値と比較するようにしている。
そして、モーション認識装置は、識別対象装置の本体の加速度が閾値を上回れば、ユーザの意図を伴う動き（モーション）が発生したものと判断し、識別対象装置の本体の加速度が閾値を下回れば、持ち運びによる振動などを起因とする動きが発生したものと判断するようにしている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２００５−１４９１９０号公報（段落番号［０００９］、図１）

従来のモーション認識装置は以上のように構成されているので、加速度を検出するサンプリング間隔を短くして、数多くの加速度を閾値と比較するようにすれば、モーションの認識精度を高めることができる。しかし、認識対象のモーションの種類が多くなると、加速度と閾値の比較処理量が膨大になり、効率的にモーションを識別することができない課題があった。また、類似している複数のモーションを認識対象とする場合には、それぞれのモーションを区別することが困難である課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、認識対象のモーションの種類が多い場合や、類似している複数のモーションを認識対象とする場合でも、効率よく高精度にモーションを認識することができるモーション認識装置を得ることを目的とする。

この発明に係るモーション認識装置は、識別対象装置の各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点を検出する加速度特徴点検出手段と、複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶している加速度特徴点記憶手段とを設け、モーション探索手段が加速度特徴点検出手段により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶手段に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索するようにしたものである。

この発明によれば、識別対象装置の各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点を検出する加速度特徴点検出手段と、複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶している加速度特徴点記憶手段とを設け、モーション探索手段が加速度特徴点検出手段により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶手段に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索するように構成したので、認識対象のモーションの種類が多い場合や、類似している複数のモーションを認識対象とする場合でも、効率よく高精度にモーションを認識することができる効果がある。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるモーション認識装置を示す構成図であり、図において、加速度検出部１は例えば３軸加速度センサを用いて構成されており、動作を識別する識別対象装置の各軸の３次元空間において発生する軸方向の加速度を検出する。なお、加速度検出部１は加速度検出手段を構成している。
加速度特徴点検出部２は加速度検出部１により検出された各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点である極大点及び極小点を検出する処理を実施する。なお、加速度特徴点検出部２は加速度特徴点検出手段を構成している。

加速度特徴点記憶部３は複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶しているメモリである。なお、加速度特徴点記憶部３は加速度特徴点記憶手段を構成している。
モーション探索部４は加速度特徴点検出部２により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索する処理を実施する。なお、モーション探索部４はモーション探索手段を構成している。

図１の例では、モーション認識装置の構成要素である加速度特徴点検出部２及びモーション探索部４がそれぞれ専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路基板）で構成されているものを想定しているが、モーション認識装置がコンピュータで構成される場合、加速度特徴点検出部２及びモーション探索部４の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
図２はこの発明の実施の形態１によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。

次に動作について説明する。
加速度検出部１は、動作を識別する識別対象装置の軸毎に、軸方向の加速度を検出する（ステップＳＴ１）。
ここでは、加速度検出部１が、所定の時間間隔で、Ｌ個の軸の加速度をＮ回連続して検出し、一度にＬ×Ｎ個の加速度（連続Ｎ回分の加速度検出結果）を加速度データとして出力するものとする。
図３は加速度検出部１から出力された加速度データのうち、ｊ番目の軸の加速度の検出例を示す説明図である。
図３では、検出順序を変数ｉで示し、ｉ番目の加速度をＡＸ_ji（２≦ｊ≦Ｌ，１≦ｉ≦Ｎ）と表現している。

加速度特徴点検出部２は、加速度検出部１から加速度データを受けると、各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点である極大点と極小点を検出する（ステップＳＴ２）。
図４は図３の加速度データから検出された特徴点の一例を示す説明図である。
図４では、“＋”印のある点が特徴点であり、ｊ番目の軸におけるｉ番目の特徴点の加速度をＡＸ＿Ｆ_jiで表わしている。
ただし、２≦ｊ≦Ｌ、１≦ｉ≦Ｍ１であり、Ｍ１は図３の加速度データから検出された特徴点の総数である。

モーション探索部４は、加速度特徴点検出部２が各軸の加速度の特徴点を検出すると、各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索する（ステップＳＴ３）。
以下、モーション探索部４における認識対象モーションの探索処理を具体的に説明する。

ここでは、認識対象のモーションがＣ個（Ｃ≧１）であり、加速度特徴点記憶部３が各モーションのそれぞれについて、照合に用いる加速度データをＢ個（Ｂ≧１）ずつ保持しているものとする。
図５は加速度特徴点記憶部３に記憶されている認識対象モーションの加速度データの一例を示す説明図である。
図５では、ｍ番目のモーションのｎ番目の加速度データのｊ番目の軸におけるｉ番目の加速度をＲＸ_mnjiで表わしている。
ただし、１≦ｍ≦Ｃ、１≦ｎ≦Ｂ、２≦ｊ≦Ｌ，ｉの範囲は、加速度データによって異なっている。

また、加速度特徴点記憶部３は、照合に用いる加速度データから検出された特徴点も記憶しており、図６は図５の加速度データから検出された特徴点の一例を示す説明図である。
図６では、“＋”印のある点が特徴点であり、ｍ番目のモーションのｎ番目の加速度データのｊ番目の軸におけるｉ番目の特徴点の加速度をＲＸ_Ｆ_mnjiで表わしている。
ただし、１≦ｍ≦Ｃ、１≦ｎ≦Ｂ、２≦ｊ≦Ｌ、１≦ｉ≦Ｍ２であり、Ｍ２は図５の加速度データから検出された特徴点の総数である。

モーション探索部４は、加速度特徴点検出部２により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を下記の評価式（１）に代入して、各モーションに対する相違度（値が小さいほど、類似性が高いことを示す評価値）Ｄｍを算出する。

モーション探索部４は、各モーションに対する相違度Ｄｍを算出すると、その相違度Ｄｍを所定の閾値と比較し、その相違度Ｄｍが所定の閾値より小さければ、その相違度Ｄｍに係るモーションを、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションの探索候補とする。
モーション探索部４は、各モーションに対する相違度Ｄｍを所定の閾値と比較して、認識対象モーションの探索候補が１以上あれば、１以上の探索候補の中で、相違度Ｄｍが最小の探索候補を、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションの探索結果として出力する。

ここでは、モーション探索部４が、上記の評価式（１）を用いて、各モーションに対する相違度Ｄｍを評価するものを示したが、これに限るものではなく、その他の方法を用いて評価するようにしてもよい。
例えば、以下の非特許文献１に開示されているＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチング法を実施して、加速度特徴点検出部２により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合し、相違度Ｄｍを評価するようにしてもよい。
・非特許文献１
「上坂吉則、太原育夫著、パソコンで学ぶパターン認識と図形処理、１１章パターン・マッチング−ＤＰマッチング、ｐｐ１４０−ｐｐ１５２、文一総合出版、１９８４」

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、識別対象装置の各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点を検出する加速度特徴点検出部２と、複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶している加速度特徴点記憶部３とを設け、モーション探索部４が加速度特徴点検出部２により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索するように構成したので、認識対象のモーションの種類が多い場合や、類似している複数のモーションを認識対象とする場合でも、効率よく高精度にモーションを認識することができる効果を奏する。

即ち、加速度の検出数より著しく少ない極大点と極小点を照合に用いているので、認識対象のモーションの種類が多い場合でも、効率よく認識することができる効果を奏する。
また、この実施の形態１によれば、各モーションに、装置の入力操作を行うプログラムをあらかじめ対応付けるなどすることにより、ユーザが意図して行った装置の動きに対応する入力操作を行うことができる効果も奏する。

なお、この実施の形態１では、特徴点として極大点と極小点を検出するものを示したが、これに限るものではなく、例えば、特徴点として、加速度の極点、変化量、変曲点、曲率、あるいは、予め設定された基準値を超える点を検出するようにしてもよい。また、これらを組み合わせて用いるようにしてもよい。
また、この実施の形態１では、加速度特徴点記憶部３が認識対象のモーションのそれぞれについて、同一数の加速度データをＢ個保持しているものを示したが、認識対象のモーション毎に、異なる数の加速度データを保持するようにしてもよい。

実施の形態２．
図７はこの発明の実施の形態２によるモーション認識装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
合成ベクトル生成部１１は加速度検出部１により検出された複数の軸の加速度の合成ベクトルを生成する処理を実施する。なお、合成ベクトル生成部１１は合成ベクトル生成手段を構成している。
合成ベクトル特徴点検出部１２は合成ベクトル生成部１１により生成された合成ベクトルの特徴点を検出する処理を実施する。なお、合成ベクトル特徴点検出部１２は合成ベクトル特徴点検出手段を構成している。

合成ベクトル特徴点記憶部１３は複数の認識対象モーション毎に、合成ベクトルの特徴点を記憶しているメモリである。なお、合成ベクトル特徴点記憶部１３は合成ベクトル特徴点記憶手段を構成している。
合成ベクトル照合部１４は合成ベクトル特徴点検出部１２により検出された合成ベクトルの特徴点と合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている合成ベクトルの特徴点を照合する処理を実施する。なお、合成ベクトル照合部１４は合成ベクトル照合手段を構成している。
加速度特徴点検出１５は合成ベクトル照合部１４の照合結果に応じて、加速度検出部１により検出された各軸の加速度の特徴点を検出する処理を実施する。なお、加速度特徴点検出１５は加速度特徴点検出手段を構成している。

図７の例では、モーション認識装置の構成要素であるモーション探索部４、合成ベクトル生成部１１、合成ベクトル特徴点検出部１２、合成ベクトル照合部１４及び加速度特徴点検出部１５がそれぞれ専用のハードウェア（例えば、ＣＰＵを実装している半導体集積回路基板）で構成されているものを想定しているが、モーション認識装置がコンピュータで構成される場合、モーション探索部４、合成ベクトル生成部１１、合成ベクトル特徴点検出部１２、合成ベクトル照合部１４及び加速度特徴点検出部１５の処理内容が記述されているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。
図８はこの発明の実施の形態２によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。

上記実施の形態１では、加速度検出部１が各軸の加速度を検出すると、加速度特徴点検出部２が各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点を検出するものについて示したが、合成ベクトル照合部１４が合成ベクトル特徴点検出部１２により検出された合成ベクトルの特徴点と合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている合成ベクトルの特徴点を照合すると、加速度特徴点検出部１５が合成ベクトル照合部１４の照合結果に応じて各軸の加速度の特徴点を検出するようにしてもよい。
以下、具体的な処理内容を説明する。

加速度検出部１は、上記実施の形態１と同様に、動作を識別する識別対象装置の軸毎に、軸方向の加速度データを検出する（ステップＳＴ１１）。
ここでは、加速度検出部１が、所定の時間間隔で、Ｌ個の軸の加速度をＮ回連続して検出し、一度にＬ×Ｎ個の加速度（連続Ｎ回分の加速度検出結果）を加速度データとして出力するものとする。

合成ベクトル生成部１１は、加速度検出部１が識別対象装置の複数の軸方向の加速度（加速度ベクトル）を検出すると、これらの加速度ベクトルを合成することにより合成ベクトルを生成する（ステップＳＴ１２）。
即ち、合成ベクトル生成部１１は、加速度検出部１から出力されたＬ個の軸の連続Ｎ回分の加速度データのｊ番目の軸のｉ番目の加速度値がＡＸ_ji（２≦ｊ≦Ｌ，１≦ｉ≦Ｎ）であるとして、下記の式（２）を用いて、ｉ番目の合成ベクトルＧＸ_iを求める。

図９は合成ベクトル生成部１１により生成された合成ベクトルデータの一例を示す説明図である。

合成ベクトル特徴点検出部１２は、合成ベクトル生成部１１が合成ベクトルを生成すると、その合成ベクトルの特徴点である極大点及び極小点を検出する（ステップＳＴ１３）
図１０は図９の合成ベクトルデータから検出された特徴点の一例を示す説明図である。
図１０では、“＋”印のある点が特徴点であり、ｉ番目の特徴点の合成ベクトルをＧＸ_Ｆ_iで表わしている。
ただし、１≦ｉ≦Ｍ１であり、Ｍ１は図９の合成ベクトルデータから検出された特徴点の総数である。

合成ベクトル照合部１４は、合成ベクトル特徴点検出部１２が合成ベクトルの特徴点を検出すると、その合成ベクトルの特徴点と合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている合成ベクトルの特徴点を照合する（ステップＳＴ１４）。
以下、合成ベクトル照合部１４における合成ベクトルの特徴点の照合処理を具体的に説明する。

ここでは、認識対象のモーションがＣ個（Ｃ≧１）であり、合成ベクトル特徴点記憶部１３が各モーションのそれぞれについて、照合に用いる合成ベクトルデータをＢ個（Ｂ≧１）ずつ保持しているものとする。
図１１は合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている認識対象モーションの合成ベクトルデータの一例を示す説明図である。
図１１では、ｍ番目のモーションのｎ番目の合成ベクトルデータのｉ番目の合成ベクトルをＲＧＸ_mniで表わしている。
ただし、１≦ｍ≦Ｃ、１≦ｎ≦Ｂ、ｉの範囲は、合成ベクトルデータによって異なっている。

また、合成ベクトル特徴点記憶部１３は、照合に用いる合成ベクトルデータから検出された特徴点も記憶しており、図１２は図１１の合成ベクトルデータから検出された特徴点の一例を示す説明図である。
図１２では、“＋”印のある点が特徴点であり、ｉ番目の特徴点の合成ベクトルをＲＧＸ_Ｆ_mniで表わしている。
ただし、１≦ｍ≦Ｃ、１≦ｎ≦Ｂ、１≦ｉ≦Ｍ２であり、Ｍ２は図１１の合成ベクトルデータから検出された特徴点の総数である。

合成ベクトル照合部１４は、例えば、ＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチング法を実施して、相違度が最も小さくなるように、合成ベクトル特徴点検出部１２により検出された合成ベクトルの特徴点と合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている合成ベクトルの特徴点を照合とを照合して対応付けを行う。
ここで、図１３は合成ベクトル特徴点検出部１２により検出された図１０の特徴点と、合成ベクトル特徴点記憶部１３により記憶されている図１２の特徴点との対応付け結果の一例を示す説明図である。
図１３では、ｍ番目のモーションのｎ番目の合成ベクトルデータと対応付いているｉ番目の特徴点をＭＧＸ_Ｆ_mniで表わしている。
ただし、１≦ｉ≦Ｍ２であり、Ｍ２は図１２の合成ベクトルデータから検出された特徴点の総数である。

また、合成ベクトル照合部１４は、対応付いている合成ベクトルデータの特徴点の位置を検出し、その特徴点の位置の番号ｆｍｎ（ｉ）を出力する。
ここで、図１４は図１３の合成ベクトルデータの特徴点に対応付いている位置（“○”印の位置）の番号ｆｍｎ（ｉ）を表している。
ただし、１≦ｉ≦Ｍ２であり、Ｍ２は図１２の合成ベクトルデータから検出された特徴点の総数である。

加速度特徴点検出部１５は、合成ベクトル照合部１４から特徴点の位置の番号ｆｍｎ（ｉ）を受けると、加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、その番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点として検出する（ステップＳＴ１５）。
図１５は加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、ｊ番目の軸の番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点ＡＸ_jfmn(i)として表している。
ただし、２≦ｊ≦Ｌ、１≦ｉ≦Ｍ２であり、Ｍ２は図１１の合成ベクトルデータから検出された特徴点の総数である。

ここでは、加速度特徴点検出部１５が、ｊ番目の軸の番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点ＡＸ_jfmn(i)として検出するものを示したが、番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の近傍の加速度を特徴点ＡＸ_jfmn(i)として検出するようにしてもよい。

モーション探索部４は、加速度特徴点検出部１５が各軸の加速度の特徴点を検出すると、各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索する（ステップＳＴ１６）。
即ち、モーション探索部４は、加速度特徴点検出部１５により検出された各軸の加速度の特徴点と加速度特徴点記憶部３に記憶されている各軸の加速度の特徴点を下記の評価式（４）に代入して、各モーションに対する相違度（値が小さいほど、類似性が高いことを示す評価値）Ｄｍを算出する。

モーション探索部４は、各モーションに対する相違度Ｄｍを算出すると、その相違度Ｄｍを所定の閾値と比較し、その相違度Ｄｍが所定の閾値より小さければ、その相違度Ｄｍに係るモーションを、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションの探索候補とする。
モーション探索部４は、各モーションに対する相違度Ｄｍを所定の閾値と比較して、認識対象モーションの探索候補が１以上あれば、１以上の探索候補の中で、相違度Ｄｍが最小の探索候補を、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションの探索結果として出力する。

以上で明らかなように、この実施の形態２によれば、合成ベクトル特徴点検出部１２により検出された合成ベクトルの特徴点と合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている合成ベクトルの特徴点を照合する合成ベクトル照合部１４を設け、加速度特徴点検出部１５が合成ベクトル照合部１４の照合結果に応じて各軸の加速度の特徴点を検出するように構成したので、加速度特徴点検出部１５による特徴点の検出処理の効率化を図ることができる効果を奏する。
また、振動などのモーション以外の動きにより生じる値の小さな特徴点を排除することができるため、識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションの探索精度を高めることができる効果を奏する。

なお、この実施の形態２では、モーション探索部４が、認識対象モーションの特徴点の数と、加速度特徴点検出部１５により検出された特徴点の数とを相違度Ｄｍに反映しない例を説明したが、特徴点の数の違いによる相違度Ｄｍの影響を低減するため、特徴点の数が異なる場合には、特徴点を補間する処理などを実施するようにしてもよい。
また、この実施の形態２では、特徴点として極大点と極小点を検出するものを示したが、これに限るものではなく、例えば、特徴点として、加速度の極点、変化量、変曲点、曲率、あるいは、予め設定された基準値を超える点を検出するようにしてもよい。また、これらを組み合わせて用いるようにしてもよい。

実施の形態３．
上記実施の形態２では、合成ベクトル特徴点検出部１２の後段に合成ベクトル照合部１４を設け、加速度特徴点検出部１５が、合成ベクトル照合部１４から特徴点の位置の番号ｆｍｎ（ｉ）を受けると、加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、その番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点として検出するものについて示したが、図１６に示すように、合成ベクトル特徴点記憶部１３及び合成ベクトル照合部１４を省略するようにしてもよい。

具体的には、以下の通りである。
合成ベクトル特徴点検出部１２は、合成ベクトル生成部１１が合成ベクトルを生成すると、上記実施の形態２と同様にして、その合成ベクトルの特徴点である極大点及び極小点を検出する。
合成ベクトル特徴点検出部１２は、合成ベクトルの特徴点である極大点及び極小点を検出すると、特徴点である極大点及び極小点の位置の番号ｆｍｎ（ｉ）を加速度特徴点検出部１５に出力する。

加速度特徴点検出部１５は、特徴点の位置の番号ｆｍｎ（ｉ）を受けると、加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、その番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点として検出する。
図１７は加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、ｊ番目の軸の番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点ＡＸ_jfmn(i)として表している。

実施の形態４．
上記実施の形態１〜３では、評価式（１）（４）を用いて、各モーションに対する相違度Ｄｍを算出するものについて示したが、下記の評価式（５）を用いて、各モーションに対する相違度Ｄｍを算出することにより、識別対象装置の各軸に重みを付加して、特徴点を照合するようにしてもよい。

この発明の実施の形態１によるモーション認識装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。 加速度検出部１から出力された加速度データのうち、ｊ番目の軸の加速度の検出例を示す説明図である。 図３の加速度データから検出された特徴点の一例を示す説明図である。 加速度特徴点記憶部３に記憶されている認識対象モーションの加速度データの一例を示す説明図である。 図５の加速度データから検出された特徴点の一例を示す説明図である。 この発明の実施の形態２によるモーション認識装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態２によるモーション認識装置の処理内容を示すフローチャートである。 合成ベクトル生成部１１により生成された合成ベクトルデータの一例を示す説明図である。 図９の合成ベクトルデータから検出された特徴点の一例を示す説明図である。 合成ベクトル特徴点記憶部１３に記憶されている認識対象モーションの合成ベクトルデータの一例を示す説明図である。 図１１の合成ベクトルデータから検出された特徴点の一例を示す説明図である。 合成ベクトル特徴点検出部１２により検出された図１０の特徴点と、合成ベクトル特徴点記憶部１３により記憶されている図１２の特徴点との対応付け結果の一例を示す説明図である。 図１３の合成ベクトルデータの特徴点に対応付いている位置（“○”印の位置）の番号ｆｍｎ（ｉ）を示す説明図である。 加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、ｊ番目の軸の番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点ＡＸ_jfmn(i)として検出する例を示す説明図である。 この発明の実施の形態３によるモーション認識装置を示す構成図である。 加速度検出部１により検出された各軸の加速度のうち、ｊ番目の軸の番号ｆｍｎ（ｉ）が示す位置の加速度を特徴点ＡＸ_jfmn(i)として検出する例を示す説明図である。

符号の説明

１ 加速度検出部（加速度検出手段）、２ 加速度特徴点検出部（加速度特徴点検出手段）、３ 加速度特徴点記憶部（加速度特徴点記憶手段）、４ モーション探索部（モーション探索手段）、１１ 合成ベクトル生成部（合成ベクトル生成手段）、１２ 合成ベクトル特徴点検出部（合成ベクトル特徴点検出手段）、１３ 合成ベクトル特徴点記憶部（合成ベクトル特徴点記憶手段）、１４ 合成ベクトル照合部（合成ベクトル照合手段）、１５ 加速度特徴点検出部（加速度特徴点検出手段）。

Claims (4)

1. 動作を識別する識別対象装置の各軸の加速度を検出する加速度検出手段と、上記加速度検出手段により検出された各軸の加速度の時間的変化を解析して、各軸の加速度の特徴点を検出する加速度特徴点検出手段と、複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶している加速度特徴点記憶手段と、上記加速度特徴点検出手段により検出された各軸の加速度の特徴点と上記加速度特徴点記憶手段に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、上記識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索するモーション探索手段とを備えたモーション認識装置。
2. 動作を識別する識別対象装置の各軸の加速度を検出する加速度検出手段と、上記加速度検出手段により検出された複数の軸の加速度の合成ベクトルを生成する合成ベクトル生成手段と、上記合成ベクトル生成手段により生成された合成ベクトルの特徴点を検出する合成ベクトル特徴点検出手段と、複数の認識対象モーション毎に、合成ベクトルの特徴点を記憶している合成ベクトル特徴点記憶手段と、上記合成ベクトル特徴点検出手段により検出された合成ベクトルの特徴点と上記合成ベクトル特徴点記憶手段に記憶されている合成ベクトルの特徴点を照合する合成ベクトル照合手段と、上記合成ベクトル照合手段の照合結果に応じて、上記加速度検出手段により検出された各軸の加速度の特徴点を検出する加速度特徴点検出手段と、複数の認識対象モーション毎に、時間的に変化する各軸の加速度の特徴点を記憶している加速度特徴点記憶手段と、上記加速度特徴点検出手段により検出された各軸の加速度の特徴点と上記加速度特徴点記憶手段に記憶されている各軸の加速度の特徴点を照合して、上記識別対象装置の動作に合致する認識対象モーションを探索するモーション探索手段とを備えたモーション認識装置。
3. 加速度特徴点検出手段は、各軸の加速度の特徴点として、加速度の極点、変化量、変曲点、曲率、あるいは、予め設定された基準値を超える点を検出することを特徴とする請求項１または請求項２記載のモーション認識装置。
4. モーション探索手段は、加速度特徴点検出手段により検出された各軸の特徴点と加速度特徴点記憶手段に記憶されている各軸の特徴点を照合する際、識別対象装置の各軸に重みを付加して特徴点を照合することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のモーション認識装置。

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