Up 歩容特徴量のロジック 作成: 2026-10-29
更新: 2026-10-29
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    CNN の画像認識を考える。

    例えば，つぎの黒い四角があったとする：

    　　□□□□□□
    　　□□■■□□
    　　□□■■□□
    　　□□□□□□

    人間は ｢四角だ｣ と一瞬で認識する。
    しかしコンピュータから見ると，ただの画素値。

    そこでCNNは，まず小さな窓を用意する。
    例えば，つぎのような窓：

    　　　　□ □
    　　　　□ □

    これを画像上で滑らせる (Convolution)。

    　　　　□ □
    　　　　■ ■

    すると，つぎのような反応が出る：
    　　ここに縦線っぽいものがある
    　　ここに角がある
    　　ここに横線がある

    つまり CNNは，最初から猫，犬，人を探しているわけではない。
    まず，線，角，模様，を探している。
    そして

    　　　線
    　　　↓
    　　　模様
    　　　↓
    　　　部品
    　　　↓
    　　　顔
    　　　↓
    　　　猫

    の階層を作る。


    歩行の場合は？

    画像の ｢2次元空間の上に窓を滑らせる｣ に代わるのは，
    　　時間軸の上に窓をすべらせる

    例えば，過去0.2秒を窓として，
    　　t → t_1 → t_2 → ‥‥
    と滑らせていく。

    この窓から見えるのは，
    　　位置 x(t)
    　　速度 v(t)
    　　重心移動 w(t)

    すると CNNは
    　　転倒しかけている
    　　加速中/減速中
    　　左/右旋回中
    のようなパターンを認識する。

    この認識は，画像認識が (２次元)空間認識であるのに対し，波形認識と言える。