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J-GLOBAL ID：201102230276167818   整理番号：11A1257631

ランダムフォレスト法を用いた動作検索 識別器学習を用いた人間動作の分類法

著者 (1件)： 栗山繁 (豊橋技科大)
資料名： 画像ラボ  (Image Laboratory)
巻： 22  号： 8  ページ： 49-53  発行年： 2011年08月10日 
JST資料番号： L2340A  ISSN： 0915-6755  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人の動きを三次元計測して得られるデータは,リアルなCGキャラクタ・アニメーションの制作には欠かせない。大量に蓄えられたデータ群から動きが類似した複数のデータを収集できれば,補間により新たなデータを生成できるので,動きの精度を高めたり表現のバリエーションを増やしたりできる。本稿では,動作データをクエリとして用いて類似したデータを高い精度で検索する手法を紹介する。この手法では,同じ分類に属する動作データ群を検出するために,個人差の影響を受けにくい相対的な多数個の動作特徴を用いる。そして,動作の揺らぎや測定誤差を含むデータを高精度に分類識別する検索機構をランダムフォレスト法により構築し,従来手法では困難であった高速なランキング検索を実現する。(著者抄録)

シソーラス用語： 計算機アルゴリズム ,  *グラフ ,  弁別器 ,  *機械学習 ,  *パターン分類 ,  動作 ,  *コンピュータアニメーション ,  バーチャルリアリティ ,  質問 ,  精度 ,  ゆらぎ ,  画像検索
準シソーラス用語： CGキャラクタ ,  クエリー ,  *ランダムフォレスト ,  識別器 ,  森【グラフ】 ,  動作分類

分類 (4件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ランダムフォレスト法 ,  検索 ,  識別器 ,  学習 ,  人間動作 ,  分類法