SkelNetOn」において、AIエンジニア2名がそれぞれ3位と5位に入賞し、論文が採択されましたのでお知らせします。Kansalの2人が参加しました。SkelNetOn」のコンペティションは、形状画像から骨格を認識するAIモデルの精度を競うものであり、通常は、GANと呼ばれるデータを生成するアルゴリズムで骨格の抽出を行います。それに対し、クーガーの2人は、「U-Net」という画素レベルで画像を理解する手法と、「HED」という画像の形状を高精度に抽出する手法を組み合わせた「Skeleton-Net」と呼ばれる独自アルゴリズムを開発しました。その結果、GAN技術に対して、骨格の抽出の精度を大幅に向上させることに成功し、コンペてションでも3位と5位に食い込む活躍を見せました(62%から77%に向上)。2人の提出した論文の新規性が認められ、6月にカルフォルニアで開催される国際学会で技術登壇を行う機会を手にしました。骨格の識別は様々な分野での応用が期待されています。コンビニで買い物客が商品を購入する際、1)商品の前で立ち止まり、2)商品を手に取り、3)カゴに入れ4)歩き出すという動作が伴います。無人店舗のような会計動作のない購買体験を可能にするためには、AIが買い物客の動作を認識し、商品購入の可否を判断する必要があります。当たり前ですが、人間は関節を起点として、歩行や腕の曲げ伸ばしを行うなど、共通した身体動作を行います。子供や大人の違いを骨格の大きさによって判別することも可能です。骨格を識別する事は人間自体や身体動作を識別する上で非常に重要な役割を果たしています。これまで人間の身体運動を定量化するためにはモーションキャプチャを装着する必要があり、モーションキャプチャは店舗や自動運転車が扱う一般的な生活空間で使用する困難でした。ディープラーニングを用いることでカメラから人間の身体運動を間接的に認識することが可能になっています。VHAという人間のように振る舞うAIエージェントを用いて、人間の身体性をバーチャル空間に再現する技術開発を行なっています。これからのインターフェイスとしてのAIエージェントは、ただ会話ができたり同じ表情ができるだけではなく、人間の持つ「非言語部分」を分析し、自身もそれを表していくことが必要になってきます。そのためクーガーでは物体認識技術を用いて高度な人間とのコミュニケーションを実現するための技術を開発しており、それが今回の受賞・論文採択に繋がりました。等技術を応用し、非言語の一つであるボディーランゲージをAIに学習させ、人間の身体動作や状況理解への応用へ生かすことが期待されます。CVPR2019とはCVPRは、毎年FacebookやGoogleをはじめとした世界トップのAI企業や世界中の大学の研究所が論文を発表する、権威あるコンピュータビジョンの学会を開催しています。学生から研究者まで様々な参加者が世界中から集まります。カリフォルニア州で6月16日から20日にかけて開催されます。