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J-GLOBAL ID：201702279494577414   整理番号：17A1347825

時変骨格ベクトル投影に基づく多重深さカメラを用いた行動認識【Powered by NICT】

Behavior Recognition Using Multiple Depth Cameras Based on a Time-Variant Skeleton Vector Projection

著者 (3件)： Kuo Chien-Hao (Department of Communication Engineering, National Central University, Jong-Li, Taiwan) ,  Chang Pao-Chi (Department of Communication Engineering, National Central University, Jong-Li, Taiwan) ,  Sun Shih-Wei (Department of New Media Art, Taipei National University of the Arts, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence  (IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence)
巻： 1  号： 4  ページ： 294-304  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2473A  ISSN： 2471-285X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： スマートオフィス環境におけるユーザ挙動認識は挑戦的な研究課題である。装着型センサは挙動を認識するために使用することができるが,そのようなセンサは摩耗,認識タスクは信頼性にすることができる。カメラも挙動を認識するために使用されているが,オクルージョンおよび不安定な照明条件は,このような方法の認識精度を低下させる。これらの問題を解決するために,ここでは,行動認識のための多重赤外ベース深さカメラを用いた時変骨格ベクトル投影法を提案した。本論文の貢献は3つある:1)提案した方法は,nonoccludedデータを用いた閉塞データを補償することにより信頼性のある投影骨格ベクトル特徴を抽出することができる2)提案した閉塞ベース重みづけ要素生成はマルチビュー環境における挙動を認識するためにサポートベクトルマシンに基づいた分類器を訓練するために使用することができた;および3)提案した方法は優れた挙動認識精度を達成し,実用的な試験環境のためのその他の最先端レベル手法と比較してより少ない計算複雑さを含んでいる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *カメラ ,  サポートベクトルマシン ,  信頼性 ,  閉塞 ,  オクルージョン ,  *ベクトル ,  重みづけ ,  センサ ,  照明条件 ,  *多重化 ,  計算量
準シソーラス用語： マルチビュー ,  認識精度 ,  ウェアラブル ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 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)： 時 ,  骨格 ,  ベクトル ,  投影 ,  多重 ,  行動認識