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J-GLOBAL ID：201602206191182531   整理番号：16A0024217

人間の行動認識の為のジョンズ・ホプキンス大学マルチモーダルデータセット

The Johns Hopkins University Multimodal Dataset for Human Action Recognition

著者 (4件)： MURRAY Thomas S. (Johns Hopkins Univ. Dep. Electrical and Computer Engineering, Baltimore, USA) ,  MENDAT Daniel R. (Johns Hopkins Univ. Dep. Electrical and Computer Engineering, Baltimore, USA) ,  POULIQUEN Philippe O. (Johns Hopkins Univ. Dep. Electrical and Computer Engineering, Baltimore, USA) ,  ANDREOU Andreas G. (Johns Hopkins Univ. Dep. Electrical and Computer Engineering, Baltimore, USA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9461  ページ： 94611U.1-94611U.16  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,複数のソナー装置,Kinectカメラ(RGB),デプス(奥行)ビデオ等の音響マイクロドップラ情報を含んだ,人間の行動認識のマルチモーダルコーパス(JHUMMA)の研究を行った。本データセットは,3様式の4センサシステムで収集した21の行動セットを含む。ドップラ効果とマイクロドップラ信号を解析し,腕と脚の左右の動きが速い周期的変調であることが分かった。Kinectカメラに於ける人間歩行時のスケルトン重ねRGB画像と奥行画像から,3次元のパラメータ化を行った。実験室にセットした3方向センサで,スケルトン上に配置した各アクターの情報を25kHzから40kHzで測定した。結果として,人間の行動認識の為のアルゴリズム開発が出来,ベースライン認識性能を提供出来た。

シソーラス用語： *多モード ,  *集合 ,  *認識 ,  分析 ,  画像処理 ,  操作機器 ,  映像 ,  Doppler効果 ,  立体画像 ,  骨組 ,  開発
準シソーラス用語： Kinect ,  アクター ,  アルゴリズム開発 ,  コーパス分析 ,  スケルトン ,  ソナー撮像 ,  *データセット ,  マイクロドップラ ,  *マルチモーダル ,  奥行画像 ,  高解像ビデオ ,  *人間の行動認識

分類 (4件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  個生態学  (EE03020H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人間の行動認識 ,  大学 ,  マルチモーダル ,  データセット