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 |
6 |
発行日 |
2015-02-26 (IBISML) |