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J-GLOBAL ID:201602276991986431   整理番号:16A0450654

3Dスケルトンに基づいたマルチビュー室内人間の行動認識

Multi-view indoor human behavior recognition based on 3D skeleton
著者 (3件):
資料名:
巻: 9813  ページ: 98130Y.1-98130Y.8  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)
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近年では,行動認識は,コンピュータビジョンとパターン認識のホット分野であり,行動認識技術は,ビデオ監視システム,スマートホーム,スポーツの動作解析,人間とコンピュータの相互作用,フィルムおよび医学的リハビリテーションなど多くの分野に適用されている。本論文では,行動認識における視点の変化に起因する問題について,3Dフレームワークに基づいたマルチビュー室内人間の行動認識の方法を提供した。まず,マイクロソフト社のキネクト装置を用いて,正方向,斜め方向及び側面方向の視点から体の動画ビデオを撮った。次に,3Dスケルトンの特徴を形成するため,骨の関節を抽出し,人体の全体の特徴と腕と脚の局所特徴量を同時に取得した。更に,特徴のディメンジョンを減らすため,機能セットのオンライン辞書学習を用いた。最後に,行動認識の結果を得るため,線形サポートベクターマシン(LSVM)を使用した。実験の結果が,この方法がより良い認識率を有することを示した。
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分類 (2件):
分類
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光学情報処理  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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