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J-GLOBAL ID：201602205711930980   整理番号：16A0149278

ヒューマノイドロボットによる活動のビジョンベース認識

Vision-based Recognition of Activities by a Humanoid Robot

著者 (6件)： EL-YACOUBI Mounim A. (Univ. Paris Saclay, Palaiseau, FRA) ,  HE Huilong (Univ. Paris Saclay, Palaiseau, FRA) ,  ROUALDES Fabien (Univ. Paris Saclay, Palaiseau, FRA) ,  SELMI Mouna (Univ. Paris Saclay, Palaiseau, FRA) ,  HARIZ Mossaab (Univ. Paris Saclay, Palaiseau, FRA) ,  GILLET Franck (Univ. Paris Saclay, Palaiseau, FRA)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 12  号： Dec  ページ： WEB ONLY  発行年： 2015年12月 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビデオシーケンスからの人間活動認識のための自律支援ロボットシステムを示す。ロボットの制限された計算資源とともに,非固定ロボット(固定カメラとは逆に)からのビデオキャプチャーに固有の大きな変動性によって,実現はこの変動性に対するロバスト性と,メモリと計算速度の効率に導かれる。ユーザ間の運動速度変動性を収容するために,稠密な関心点軌道を用いて運動を符号化する。本認識モデルは交点カーネルベースSVMを通して稠密関心点バッグオブワード表現を利用している。この交点カーネルベースSVMは異なる場所と条件で動作するロボットから生じる大きなクラス内変動性をより収容できる。ロボットで実現されるエンジンを文脈的に評価するために,そのエンジンを,2層SVM隠れ条件ランダム場連続認識モデルに基づく新しいアプローチを含む,公衆データセット(非ロボットベース)に対して行った最新の人間動作認識アプローチと比較する。後者の性能は最新では最高の中の一つである。連続モデルおりも精度は劣るものの,本ロボットベース認識エンジンは優れた性能を示し,特に固定カメラのに関連して,ロボットの逆試験条件を与える場合には優れた性能をもたらすことを示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *知能ロボット ,  コンピュータビジョン ,  サポートベクトルマシン ,  範囲 ,  場 ,  日常生活動作 ,  認識 ,  特徴抽出 ,  隠れMarkovモデル ,  オプティカルフロー ,  *パターン認識 ,  回帰分析
準シソーラス用語： *ヒューマノイドロボット ,  関心点 ,  ランダム場 ,  人間活動 ,  日常生活の活動 ,  動作認識 ,  ロジスティック回帰

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ヒューマノイドロボット ,  活動 ,  ビジョン