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J-GLOBAL ID:202002219453310603   整理番号:20A2320706

新しいスケルトン記述子に基づく産業人間-ロボット協調のための人間運動認識【JST・京大機械翻訳】

Human Motion Recognition for Industrial Human-Robot Collaboration based on a Novel Skeleton Descriptor
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: CASE  ページ: 404-410  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  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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産業人間-ロボット協調環境では,労働者とロボットは共有空間で複雑なタスクを完了するのにしばしば協調する必要がある。正確でロバストな動き認識は,人間ロボット協調の生産性と安全性を改善する鍵である。作業者の動きを正確に追跡し,認識することは,実行すべきタスクに関する手がかりを提供し,協調作業空間の安全性を確実にする。作業環境における労働者の運動の姿勢と特性の違いを狙って,人体の自己咬合と部分的オクルージョン,本論文は,単眼ビデオにおける3D骨格情報を推定するために,骨格認識アルゴリズムを使用した。現在のフレームのまわりの短時間における3D骨格の静的および動的特徴を記述する新しい骨格記述子を提案した。さらに,人間の動きを認識するために深いニューラルネットワークを訓練する。実験結果は,提案した骨格記述子が約4%のモーション認識の精度を向上でき,ニューラルネットワークが他の3つの古典的分類法より優れていることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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