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動作推定の応用 (オプティカルフローで応用する) (一見わかりづらい行動を機械で判別させていく (強化学習と合わせて動くものに対して避けたりするな…

- - - - 具体例
      - 人間のできる当たり前の行動に着目する
        
        危険をみて回避できる
        
        動く物体がどういうものなのかの情報を得る
        
        画像処理？
  - - - 実データをもとにラベル付きの学習をする必要があるので
        →準備(難)?
    - - 一定層の動きをみていくらかに別れているのかどう分布しているかを調べて調査する
      - アプローチを複数用意してハイブリッドにして分析する
  - - - 360度のデータをあつめて危険を回避すると言うかたちでもok
        
        それは自動運転にも応用できる
    - - robocup (人工知能にサッカーをさせる)
        
        マルチエージェントシミュレーション
      - 半天球(全天球)カメラを用いた動画からのopticalflow抽出と物体検出の2つのデータから危険を予測
        
        半天球カメラで撮影したデータを入力として受取る。
        
        半天球カメラを用いた教師あり学習の論文
        http://iridia.ulb.ac.be/IridiaTrSeries/link/IridiaTr2013-012.pdf
        
        概要は半天球カメラにおける実空間の座標予測を機械学習で行うといったもの
  - - - 体操とかのほうがつけやすい？
        →体の動きに着目する
        
        すでに富士通が研究中
        https://t.co/nfKr8zPDVt
        https://t.co/Lt1rJIxIoU
        
        体操の難しいところは
        ・ある身体のパーツの角度
        ・空中回転やひねりをどう判断するか
        
        https://www.youtube.com/watch?v=rzbY4PblO8A