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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2007-11-29 11:30 追加学習型自己組織化写像を利用した実時間人体姿勢計測の頑健化 ○島田敬士・叶内 円（九大）・有田大作（九州システム情報技研）・谷口倫一郎（九大）  PRMU2007-129 MVE2007-62 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，追加学習型の自己組織化マップである密度可変型自己組織化マップを利用することで，ビジョンベース実時間モーションキャプチャシステムにおける特徴点検出精度を向上させる方法を提案する．ビジョンベースモーションキャプチャシステムでは，人体の頭部や手足などの3次元座標を安定して取得することが求められる．しかし，オクリュージョンや見えの違いによって，必ずしも常に安定した特徴点抽出が行われるとは限らない．そこで，特徴点抽出に成功したときの情報を自己組織化マップで追加学習する．このときに必要なのは，１）逐次的に特徴点情報を学習する能力，２）少ない情報から，できるだけ多くの情報を作り出す能力，３）各部位の情報を関連付けて学習する能力である．これらの課題に対して，自己組織化マップは非常に有効に働く学習法のひとつである．さらに，モーションキャプチャシステムが，特徴点の一部の抽出に失敗したときには，抽出に成功した情報のみを利用して，３の能力を利用することで，抽出に失敗した特徴点を補完することが可能である．本稿では，抽出に失敗した特徴点を補完することを「想起」と呼び，この想起能力を利用した，特徴点情報の安定な推定法について述べる． |
| （英） | e propose an approach to improve the accuracy of estimating feature points of human body on a vision-based motion capture system (MCS) by using the Variable-density Self-Organizing Map (VDSOM). The VDSOM is a kind of Self-Organizing Map (SOM) and is incremental learnable model. We let VDSOM learn 3-D feature points of human body when the MCS succeeded in estimating them correctly. Three abilities are required for the SOM in this case; 1) The ability to learn training data sequentially, 2) the ability to create a lot of patterns from a few number of training sample, 3) the ability to correlate the feature points of each body part in learning. The VDSOM is very effective for these issues. On the other hand, one or more than one 3-D feature point could not estimated correctly, we use the VDSOM for the other purpose. The SOM including VDSOM has an ability to recall a part of weight vector which have learned in the learning process. We use this ability to recall missing feature points. | |
| キーワード | （和） | 自己組織化マップ / ビジョンベースモーションキャプチャシステム / 追加学習 / 想起 / / / / |
| （英） | Self-Organizing Map / Vision-Based Motion Capture System / Incremental Learning / Recall / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 359, PRMU2007-129, pp. 13-18, 2007年11月. | |
| 資料番号 | PRMU2007-129 | |
| 発行日 | 2007-11-22 (PRMU, MVE) | |
| 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 | PRMU2007-129 MVE2007-62 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE PRMU |
| 開催期間 | 2007-11-29 - 2007-11-29 |
| 開催地（和） | 愛媛大学 |
| 開催地（英） | Ehime University |
| テーマ（和） | パターン認識・メディア理解および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2007-11-MVE-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 追加学習型自己組織化写像を利用した実時間人体姿勢計測の頑健化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement in Robustness of Vision-based Real-time Human Posture Analysis Using Incremental Learnable Self-Organizing Map |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化マップ / Self-Organizing Map |
| キーワード(2)（和/英） | ビジョンベースモーションキャプチャシステム / Vision-Based Motion Capture System |
| キーワード(3)（和/英） | 追加学習 / Incremental Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 想起 / Recall |
| 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） | 島田 敬士 / Atsushi Shimada / シマダ アツシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 叶内 円 / Madoka Kanouchi / カノウチ マドカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有田 大作 / Daisaku Arita / アリタ ダイサク |
| 第3著者 所属（和/英） | （財）九州システム情報技術研究所 (略称： 九州システム情報技研) Institute of Systems & Information Technologies/KYUSHU (略称： ISIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷口 倫一郎 / Rin-ichiro Taniguchi / タニグチ リンイチロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2007-11-29 11:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2007-129, MVE2007-62 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.359(PRMU), no.360(MVE) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2007-11-22 (PRMU, MVE) |
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