JP2009031951A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. 実空間における画像情報または音声情報のいずれかを含む情報を入力する複数の情報入力部と、
   前記情報入力部から入力する情報の解析により、前記実空間に存在するユーザの推定位置情報および推定識別情報を含むイベント情報を生成するイベント検出部と、
   ユーザの位置および識別情報についての仮説（Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）の確率分布データを設定し、前記イベント情報に基づく仮説の更新および取捨選択により、前記実空間に存在するユーザのユーザ位置情報およびユーザ識別情報を含む解析情報の生成を実行する情報統合処理部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記情報統合処理部は、
   前記イベント検出部の生成するイベント情報を入力し、仮想的なユーザに対応する複数のターゲットを設定した複数のパーティクルを適用したパーティクルフィルタリング処理を実行して前記実空間に存在するユーザのユーザ位置情報およびユーザ識別情報を含む解析情報を生成する構成であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記イベント検出部は、
   ガウス分布からなるユーザの推定位置情報と、ユーザ対応の確率値を示すユーザ確信度情報を含むイベント情報を生成する構成であり、
   前記情報統合処理部は、
   仮想的なユーザに対応するガウス分布からなるユーザ位置情報と、ユーザ対応の確率値を示すユーザの確信度情報を有するターゲットを複数設定したパーティクルを保持し、各パーティクルに設定されたターゲットと、前記イベント情報との類似度の指標値であるイベント−ターゲット間尤度を算出して、イベント−ターゲット間尤度の高いターゲットを優先的にイベント発生源仮説ターゲットとしたパーティクル設定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記情報統合処理部は、
   前記イベント−ターゲット間尤度と、各パーティクルに設定したパーティクル重みとの総和データをターゲット重みとして算出し、ターゲット重みの大きいターゲットを優先的にイベント発生源仮説ターゲットとしたパーティクル設定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記情報統合処理部は、
   各パーティクルに設定したイベント発生源仮説ターゲットと、前記イベント検出部から入力するイベント情報との尤度を算出し、該尤度の大小に応じた値をパーティクル重みとして各パーティクルに設定する構成であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記情報統合処理部は、
   前記パーティクル重みの大きいパーティクルを優先的に再選択するリサンプリング処理を実行して、パーティクルの更新処理を行う構成であることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記情報統合処理部は、
   各パーティクルに設定したターゲットについて、経過時間を考慮した更新処理を実行する構成であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
8. 前記情報統合処理部は、
   各パーティクルに設定したイベント発生源仮説ターゲットについて、前記イベント検出部の生成するイベント情報を適用した更新処理を行う構成であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
9. 前記情報統合処理部は、
   前記パーティクルの各々に設定したターゲットデータと前記パーティクル重みとの積算総和を、各ターゲット対応のユーザ位置情報およびユーザ識別情報としたターゲット情報を生成する構成であることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
10. 前記情報統合処理部は、
    前記パーティクルの各々に設定したイベント発生源仮説ターゲットの数に応じて、イベント発生源の確率値としてのシクナル情報の生成を行う構成であることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
11. 前記情報統合処理部は、
    均一データによって構成されるユーザ位置情報、ユーザ識別情報を持つ暫定ターゲットを生成し、該暫定ターゲットと前記イベント検出部の生成するイベント情報との尤度が、既存ターゲットに対応するイベント−ターゲット間尤度より大きい値である場合に、前記暫定ターゲットを各パーティクルに新規追加する処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
12. 前記情報統合処理部は、
    前記パーティクルの各々に設定したターゲットデータと前記パーティクル重みとの積算総和に含まれるユーザ位置情報としてのガウス分布データのピーク値が予め設定した閾値未満である場合に、該ターゲットを削除する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置において情報解析処理を実行する情報処理方法であり、
    複数の情報入力部が、実空間における画像情報または音声情報のいずれかを含む情報を入力する情報入力ステップと、
    イベント検出部が、前記情報入力ステップにおいて入力する情報の解析により、前記実空間に存在するユーザの推定位置情報および推定識別情報を含むイベント情報を生成するイベント検出ステップと、
    情報統合処理部が、ユーザの位置および識別情報についての仮説（Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）の確率分布データを設定し、前記イベント情報に基づく仮説の更新および取捨選択により、前記実空間に存在するユーザのユーザ位置情報およびユーザ識別情報を含む解析情報の生成を実行する情報統合処理ステップと、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
14. 前記情報統合処理ステップは、
    前記イベント検出部の生成するイベント情報を入力し、仮想的なユーザに対応する複数のターゲットを設定した複数のパーティクルを適用したパーティクルフィルタリング処理を実行して前記実空間に存在するユーザのユーザ位置情報およびユーザ識別情報を含む解析情報を生成するステップであることを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
15. 前記イベント検出ステップは、
    ガウス分布からなるユーザの推定位置情報と、ユーザ対応の確率値を示すユーザ確信度情報を含むイベント情報を生成するステップであり、
    前記情報統合処理部は、仮想的なユーザに対応するガウス分布からなるユーザ位置情報と、ユーザ対応の確率値を示すユーザの確信度情報を有するターゲットを複数設定したパーティクルを保持し、
    前記情報統合処理ステップは、
    各パーティクルに設定されたターゲットと、前記イベント情報との類似度の指標値であるイベント−ターゲット間尤度を算出して、イベント−ターゲット間尤度の高いターゲットを優先的にイベント発生源仮説ターゲットとしたパーティクル設定処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１３に記載の情報処理方法。
16. 前記情報統合処理ステップは、
    前記イベント−ターゲット間尤度と、各パーティクルに設定したパーティクル重みとの総和データをターゲット重みとして算出し、ターゲット重みの大きいターゲットを優先的にイベント発生源仮説ターゲットとしたパーティクル設定処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
17. 前記情報統合処理ステップは、
    各パーティクルに設定したイベント発生源仮説ターゲットと、前記イベント検出部から入力するイベント情報との尤度を算出し、該尤度の大小に応じた値をパーティクル重みとして各パーティクルに設定するステップであることを特徴とする請求項１５に記載の情報処理方法。
18. 前記情報統合処理ステップは、
    前記パーティクル重みの大きいパーティクルを優先的に再選択するリサンプリング処理を実行して、パーティクルの更新処理を行うステップであることを特徴とする請求項１７に記載の情報処理方法。
19. 前記情報統合処理ステップは、
    各パーティクルに設定したターゲットについて、経過時間を考慮した更新処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１４に記載の情報処理方法。
20. 情報処理装置において情報解析処理を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
    複数の情報入力部に、実空間における画像情報または音声情報のいずれかを含む情報を入力させる情報入力ステップと、
    イベント検出部に、前記情報入力ステップにおいて入力する情報の解析により、前記実空間に存在するユーザの推定位置情報および推定識別情報を含むイベント情報を生成させるイベント検出ステップと、
    情報統合処理部に、ユーザの位置および識別情報についての仮説（Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ）の確率分布データを設定し、前記イベント情報に基づく仮説の更新および取捨選択により、前記実空間に存在するユーザのユーザ位置情報およびユーザ識別情報を含む解析情報の生成を実行させる情報統合処理ステップと、
    を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。