文献

J-GLOBAL ID：202202261337777628   整理番号：22A0716580

身体動揺の時系列深度画像における時間手掛りを用いた手荷物の軽重認識

Baggage Weight Classification by Extracting Temporal Features of Body Sway Acquired from Depth Image Sequences

著者 (6件)： 山口優太 (鳥取大学大学院工学研究科) ,  中山晴貴 (鳥取大学大学院工学研究科) ,  神谷卓也 (鳥取大学大学院工学研究科) ,  西山正志 (鳥取大学大学院工学研究科) ,  岩井儀雄 (鳥取大学大学院工学研究科) ,  櫛田大輔 (鳥取大学大学院工学研究科)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 88  号： 1  ページ： 91-101(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深度画像シーケンスから体の揺れの時間的手がかりを見つけることにより,直立姿勢の人が運ぶ荷物の重量を分類する方法を提案している。オーバーヘッド深度カメラから立位人を見ると,人体に自然に発生するわずかな動きである体の揺れが観察される。体の揺れは,立っている人が運ぶ手荷物の重量によって異なるため,手荷物の重量分類の識別の手がかりと見なされる。深度画像シーケンスからの身体動揺の手がかりを見つけるために,著者らは既存の特徴抽出¹⁾を使用することができる。しかしながら,既存の特徴抽出が簡単に実行されるならば,バッグ重量分類の精度は減少する。既存の特徴抽出は,人間を同定するために各人の手がかりを表す運動と形状の両方を見ることによってこの問題を引き起こす。バッグの重量が変わるとしても,人の形状は変化しないと考える。この目的のために,人の形の空間的な手がかりを抑制し,頭の領域の中心位置を使用して動きの時間的な手がかりを強調する新しい特徴抽出を設計している。実験結果は,著者らの特徴抽出が既存の特徴抽出と比較してバッグ重量分類精度を改善することを示している。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *貨物 ,  重量 ,  認識 ,  *姿勢 ,  ゆらぎ ,  *画像分析 ,  分類
準シソーラス用語： *荷物 ,  *人体 ,  深度画像

著者キーワード (10件)： バッグゲージ重量分類 ,  身体動揺 ,  深度カメラ ,  特徴抽出 ,  時間的手がかり ,  バッグゲージ重量分類 ,  身体動揺 ,  深度カメラ ,  特徴抽出 ,  時間的手がかり

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (37件)：

• 1) T. Kamitani, H. Yoshimura, M. Nishiyama, and Y. Iwai. Temporal and spatial analysis of local body sway movements for the identification of people. IEICE Transactions on Information and Systems, 102, 1, (2019), 165.
• 2) Y. Lu, A. Kumar, S. Zhai, Y. Cheng, T. Javidi, and R. Feris. Fully-adaptive feature sharing in multi-task networks with applications in person attribute classification. In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (2017), 1131.
• 3) M. S. Nixon, P. L. Correia, K. Nasrollahi, T. B. Moeslund, A. Hadid, and M. Tistarelli. On soft biometrics. Pattern Recognition Letters, 68, (2015), 218.
• 4) Y. Zhu, Y. Li, G. Mu, and G. Guo. A study on apparent age estimation. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops, (2015), 25.
• 5) D. Damen and D. Hogg. Detecting carried objects in short video sequences. In Proceedings of European Conference on Computer Vision, (2008), 154.

タイトルに関連する用語 (5件)： 身体動揺 ,  時系列 ,  深度画像 ,  手掛り ,  手荷物