05月31日(Sun) 09:00〜10:20 G会場(5F北-中講義室 (595))
| 演題番号 | 2G1-3 |
|---|---|
| 題目 | FV-HMM/MKL-SVMを用いた局所スケルトン特徴の選択・統合による多クラス運動認識 |
| 著者 | 郷津 優介(東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻) 高野 渉(東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻) 中村 仁彦(東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻) |
| 時間 | 05月31日(Sun) 09:20〜09:40 |
| 概要 | 本稿では，多クラスの運動認識に対応し且つ識別に有効な特徴量の設計を検討する．スケルトン情報から運動に関連する局所的なジョイント列を選択し，それらの位置・速度・加速度で記述されたスケルトン特徴の時系列情報をHMMパラメータに基づくフィッシャーベクトルで表現することにより各ジョイント列に対応した運動特徴を作成する．運動特徴をマルチカーネル学習により重み付け統合し，これにより最終的なクラス識別を行う． |
| 論文 | PDFファイル |