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公開番号2025175847
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-03
出願番号2024082150
出願日2024-05-20
発明の名称学習装置、推定装置、学習方法、推定方法及びプログラム
出願人NTT株式会社,個人
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類G01B 17/00 20060101AFI20251126BHJP(測定;試験)
要約【課題】音波を用いて姿勢を推定する技術の利便性を向上させること。
【解決手段】本発明の一態様は、推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第1音波を示す情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第1音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、
を備え、
前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、
前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、
学習装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記処理対象音波は、前記第１音波そのものである、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記処理対象音波は、前記第１音波の音源から出力された音波もしくは前記推定対象の存在しない状態の前記空間を伝搬した音波である第ゼロ音波である、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項４】
前記処理対象音波は、前記第１音波と前記推定対象の存在しない状態の前記空間を伝搬した音波である第ゼロ音波との組もしくは前記第１音波と前記第ゼロ音波との違いを表現する音波に関する情報である、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項５】
推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置によって得られた学習済みの学習対象モデルを用いた推定を行う推定部、
を備える推定装置。
【請求項６】
推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置の実行する学習方法であって、
前記学習を行う制御ステップ、
を有する学習方法。
【請求項７】
推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置によって得られた学習済みの学習対象モデルを用いた推定を行う推定部、を備える推定装置の実行する推定方法であって、
前記推定を行う推定ステップ、
を有する推定方法。
【請求項８】
請求項１～４のいずれか一項に記載の学習装置と請求項５に記載の推定装置とのいずれかとしてコンピュータを機能させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、推定装置、学習方法、推定方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
人体を代表する物体の三次元姿勢を推定する技術には、リハビリテーション支援、高齢者の見守り、災害救助などの幅広いアプリケーションへの応用が期待できる。これまでに、ＲＧＢ動画像を始めとする可視光信号や無線信号を用いた技術が提案されている。しかし、ＲＧＢ動画像を用いる手法は遮蔽や暗所に弱く、また比較的高解像度な計測情報が取得されることから個人情報保護の観点での課題を有している。また、無線信号を用いた手法は医療現場や旅客機等の精密機器が存在する環境下では使用に制限が生じることがある。これらの課題を解決可能な方法の一つに、音響信号の活用が挙げられる。音響信号は可視光信号（ｎｍスケール）や無線信号（ｃｍスケール）よりもはるかに長い波長（ｍスケール）をもつため、信号が回折しやすく遮蔽の影響を受けにくい。また、照明環境に推定精度が左右されず、精密機器が存在する場面で制限を受けないという利点を持つ。音響信号を用いた三次元姿勢推定については、下記に示す特許文献１および非特許文献１が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１０４１０９号公報
【非特許文献】
【０００４】
Shibata, Kawashima, Isogawa, Irie, Kimura, Aoki, “Listening human behavior: 3D human pose estimation with acoustic signals,” Proc. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら特許文献１や非特許文献１に記載の従来技術では、姿勢の推定に用いられる音波が姿勢の推定対象や推定対象の存在する空間に依らず同一でなければ、推定の精度が悪い場合があった。
【０００６】
上記事情に鑑み、本発明は、任意の音波を用いて姿勢の推定を可能にする技術を提供するにより，姿勢推定の利便性を向上させることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置である。
【０００８】
本発明の一態様は、推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置によって得られた学習済みの学習対象モデルを用いた推定を行う推定部、を備える推定装置である。
【０００９】
本発明の一態様は、推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置の実行する学習方法であって、前記学習を行う制御ステップ、を有する学習方法である。
【００１０】
本発明の一態様は、推定対象の存在する状態の所定の空間を伝搬した音波である第１音波に関する情報に基づき前記推定対象の姿勢を推定する数理モデルである学習対象モデルの学習を行う制御部、を備え、前記学習対象モデルでは、前記第１音波に関する音波である処理対象音波の各周波数成分又は時間領域の各期間について重みを推定する重み推定処理と、前記重み推定処理によって推定された重みに基づいて前記姿勢を推定する姿勢推定処理と、が実行され、前記学習では、前記姿勢推定処理の推定結果に基づき前記重み推定処理の内容が更新される、学習装置によって得られた学習済みの学習対象モデルを用いた推定を行う推定部、を備える推定装置の実行する推定方法であって、前記推定を行う推定ステップ、を有する推定方法である。
（【００１１】以降は省略されています）

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