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J-GLOBAL ID：201002212920091954   整理番号：10A0439675

ベイズ隠れマルコフモデルを用いたスポーツイベント検出の高精度化

Improvement of Accuracy in Bayesian Hidden Markov Model Approach for Sports Event Detection

著者 (7件)： 矢崎智浩 (早稲田大 理工学術院) ,  三須俊枝 (NHK 放送技研) ,  中田洋平 (早稲田大 理工学術院) ,  本井滋 (早稲田大 理工学術院) ,  小林剛 (早稲田大 理工学術院) ,  松本隆 (早稲田大 理工学術院) ,  八木伸行 (NHK 放送技研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 471(HIP2009 118-210)  ページ： 401-406  発行年： 2010年03月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 時系列データから興味のあるイベントを自動的に検出する問題は,信号処理やパターン認識,画像処理など,様々な分野に現れる。本研究グループでは,これまで,サッカー動画像データから抽出された選手位置情報に基づく時系列データをもとに,ベイズ隠れマルコフモデルによるイベント検出アルゴリズムを構築してきた。しかし,隠れマルコフモデルでは状態が滞留する確率として「幾何分布」が仮定されるため,必ずしもふさわしくない場合があった。隠れ状態の状態滞留確率を改善することでイベント検出性能に対する向上の余地があったため,本稿では,状態滞留確率をより柔軟に表現可能な「一般化隠れマルコフモデル」によるアルゴリズムを構築し,イベント予測性能の向上を目指す。また,提案アルゴリズムの効果をJリーグのサッカー動画像データを用いて検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： 検出 ,  イベント ,  Bayes推定 ,  *隠れMarkovモデル ,  時系列 ,  *特徴抽出 ,  サッカー ,  確率モデル ,  アルゴリズム ,  予測技法 ,  *動画像
準シソーラス用語： イベント検出 ,  スポーツイベント

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  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 (4件)： 隠れマルコフモデル ,  スポーツ ,  イベント検出 ,  高精度化