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J-GLOBAL ID：202302214664049283   整理番号：23A1488515

効率的な動画別の人体姿勢推定を目的とした能動転移学習の不確実性基準

著者 (2件)： 武次広夢 (豊田工大) ,  浮田宗伯 (豊田工大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2023  号： CVIM-234  ページ： Vol.2023-CVIM-234,No.16,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2023年05月11日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： 人体姿勢推定は応用先の広範さから盛んに研究されているが,大規模なデータセットで事前学習させた推定器であっても学習データとテストデータとのドメインギャップなどにより望ましい性能が得られない場合がある.そこで本研究では,転移学習と能動学習を組み合わせた能動転移学習を動画別に行うことで人体姿勢推定器を個々の動画のドメインに効率よく適応させる問題に取り組む.提案手法ではこの動画別の能動転移学習における学習効率を高めるため,人体姿勢推定結果の不確実性をヒートマップの時間変化や推定姿勢の全身姿勢としての異常度によって定量化し,能動学習における選択基準として用いる.さらに,これらの不確実性基準を重み付きクラスタリングを用いた代表性基準と組み合わせて用いることで不確実かつ多様なサンプルを選択する.定量評価では,提案する選択基準を用いた動画別の能動転移学習が比較手法やランダム選択を上回る高い学習効率を示した.定性評価においても,偏ったサンプル選択となる既存手法に対して提案手法では不確実かつ多様なサンプルを選択できることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： 推定 ,  姿勢 ,  機械学習 ,  *不確実性 ,  適応 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  動画像 ,  効率 ,  *選択基準 ,  評価 ,  主題図 ,  ヒト ,  ヒートマップ ,  *自己符号化器 ,  *改変
準シソーラス用語： クラスタリング ,  *テスト時適応 ,  学習効率 ,  姿勢推定 ,  *人体姿勢推定 ,  定量評価 ,  転移学習 ,  能動学習 ,  *能動転移学習

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (31件)：

• Mickael Cormier, Aris Clepe, Andreas Specker, and Jürgen Beyerer. Where are we with human pose estimation in real-world surveillance? In RWS (WACVW),2022.
• Reza Afrouzian, Hadi Seyedarabi, and Shohreh Kasaei. Correction to: Pose estimation of soccer players using multiple uncalibrated cameras. Multim. Tools Appl.,78(2):2641, 2019.
• Shunsuke Ochi and Jun Miura. Depth-based in-bed human pose estimation with synthetic dataset generation and deep keypoint estimation. In Leonid Karlinsky, Tomer Michaeli, and Ko Nishino, editors, ACVR (ECCVW), 2022.
• Kenny Chen, Paolo Gabriel, Abdulwahab Alasfour, Chenghao Gong, Werner K. Doyle, Orrin Devinsky, Daniel Friedman, Patricia Dugan, Lucia Melloni, Thomas Thesen, David Gonda, Shifteh Sattar, Sonya Wang, and Vikash Gilja. Patient-specific pose estimation in clinical environments. IEEE J. Transl. Eng. Health Med., pages 1-11, 2018.
• Daniel Groos, Lars Adde, Ragnhild Støen, Heri Ramampiaro, and Espen A. F. Ihlen. Towards humanlevel performance on automatic pose estimation of infant spontaneous movements. Comput. Med. Imaging Graphics, 95:102012, 2022.

タイトルに関連する用語 (5件)： 動画 ,  人体 ,  姿勢推定 ,  転移学習 ,  不確実性