抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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公共空間における低口行動の検出と認識は重要である。しかし,低モラル動作は稀であり,一般的に新しい低モラル動作を認識するために学習するために,限られた数のサンプルに頼る必要がある。比較的小さなデータセットからの行動の認識を研究するために,本研究では,低モラル挙動の大きな部分から成る人間行動の新しいデータセットを導入した。さらに,このデータセットを用いて,深さデータあるいは抽出した骨格のいずれかを用いた多数の分類器の性能を試験した。結果は,深さデータと骨格ベースの分類器が,このデータセット(Top-1:約55%,Top-5:約90%)で類似の分類精度を達成できることを示した。また,両方の事例における移動学習を用いて,性能を改善した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】