Qlean Dataset推出「日本人日常家務動作影片數據集」

Visual Bank株式會社（東京都港區，代表取締役CEO 永井真之）透過其旗下子公司株式會社Amana Images，在其AI學習用數據解決方案「Qlean Dataset（キュリンデータセット）」中，開始提供「日本人日常家務動作影片數據集」。此數據集專為提升家庭機器人視覺識別演算法，以及透過影像分析學習高級行為識別模型（Action Recognition）而優化。

本數據集由在日本真實居住環境中，記錄日本人日常家務的影片數據和元資訊組成。它不僅僅是動作的片段，更涵蓋了從切菜、擺盤等精細的手部操作，到吸塵、晾曬和摺疊衣物等涉及全身動線的任務。透過包含從年輕人到老年人，以及有無圍裙、袖長不同等多樣服裝變化的被攝者，使得構建不受現實世界視覺噪音和變化影響的穩健模型成為可能。

拍攝地點僅限於住宅內的真實生活空間，如廚房、客廳、洗衣區等。這使得AI能夠深入學習在模擬環境中難以重現的「現場特有視覺資訊」，例如自然光的照射和室內照明的反射。除了俯瞰整體動作的中景鏡頭外，還以多角度收錄了聚焦手部操作的特寫鏡頭。這在分析涉及物理接觸的物體操作（V-O Interaction）以及研究開發基於上下文的高級行為預測方面，可作為實戰性的訓練數據。

本數據作為Qlean Dataset推出的AI開發用原創數據系列「AI數據食譜」之一提供，將有力推動以社會實踐為目標的AI開發，從下一代家用服務機器人的實裝，到透過影像分析實現生活習慣的數位化。Visual Bank和Amana Images將繼續透過提供捕捉日本生活空間的動態結構數據，支援準確理解和分析日本居住環境的AI研究與開發。

## 本次開始提供的「日本人日常家務動作影片數據集」概要

- 數據類型：影片
- 被攝者屬性：
- 動作內容：烹飪（切菜、擺盤）、清潔、洗衣（晾曬、摺疊）、水務（洗碗、洗手）、其他（插花、整理等）
- 屬性：男女老少，各種服裝（穿圍裙、長袖、短袖等袖長不同的多樣服裝變化）