お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2015-03-06 15:15
機械学習を用いた一般生活環境下での行動認識手法の検討
児玉 悠大羽成征石井 信京大IBISML2014-95
抄録 (和) 近年、RGBカメラやモーションキャプチャなどの各種センサのデータに基づき、人間の行動を自動的に認識する行動認識の研究がさかんに進められており、その性能向上は大きな応用可能性につながると考えられている。
本研究では、モーションキャプチャ計測に基づき、日常生活時での行動認識のための手法を開発し、従来の機械学習に基づく手法と比較する。K平均法による姿勢ベクトルの量子化、隠れマルコフモデルによる姿勢系列モデリング、サポートベクトルマシンによるパターン分類を組み合わせた手法を中心に検討した。公開されているTUM Kitchen Dataset において性能を比較したところ、姿勢ベクトルの系列をそのままサポートベクトルマシンで分類した場合の性能が良好であった。 
(英) In recent years, many researchers in computer vision are interested in human action recognition, whose improvement would open up a broad range of applications.
In this study, we propose a novel combination of machine learning methods to recognize human actions in a daily life environment; the combined constituents are posture vector quantization with K-means clustering, sequential modeling with hidden Markov model, and sequence classification with support vector machine (SVM).
Performing evaluation experiments using an open dataset, TUM Kitchen Dataset, we found that SVM that classified the behavioral sequences performed the best.
キーワード (和) 行動認識 / 一般生活環境 / 隠れマルコフモデル / サポートベクターマシーン / / / /  
(英) action recognition / daily life environment / hidden Markov model / support vector machine / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 502, IBISML2014-95, pp. 73-78, 2015年3月.
資料番号 IBISML2014-95 
発行日 2015-02-26 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2014-95

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2015-03-05 - 2015-03-06 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto University 
テーマ(和) 統計数理・機械学習・データマイニング・一般 
テーマ(英) Statistical mathematics, machine learning, data mining, and others 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2015-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習を用いた一般生活環境下での行動認識手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Recognition of daily-life actions by machine learning methods 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 行動認識 / action recognition  
キーワード(2)(和/英) 一般生活環境 / daily life environment  
キーワード(3)(和/英) 隠れマルコフモデル / hidden Markov model  
キーワード(4)(和/英) サポートベクターマシーン / support vector machine  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 児玉 悠 / Yu Kodama / コダマ ユウ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大羽 成征 / Shigeyuki Oba / オオバ シゲユキ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 石井 信 / Shin Ishii / イシイ シン
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2015-03-06 15:15:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2014-95 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.502 
ページ範囲 pp.73-78 
ページ数
発行日 2015-02-26 (IBISML) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会