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講演抄録/キーワード
講演名 2019-10-22 15:30
エクストリーム学習器を用いた歩容による人物認識における入力画像の検討
紅谷颯杜安達雅春東京電機大
抄録 (和) 本研究では,歩容特徴を含んだ画像である歩容エネルギー画像(GEI: Gait energy image)を入力としたExtreme Learning Machine(ELM)による人物認識の手法を検討する.ELMを用いた手法は従来手法に比べ大幅に計算コストを削減できるが,認識精度が落ちるという問題がある.そこで,訓練および認識に用いるGEIのトリミングや認識時の類似度算出法の変更を行ったところ,認識精度の改善が見られた. 
(英) In this research, we consider a method of person recognition using an Extreme Learning Machine (ELM) whose inputs are Gait Energy Images (GEI) that are images including gait features. The method using ELM can greatly reduce the computational cost compared with the conventional method, however, it has the problem that the recognition accuracy is lower than that of conventional method. Therefore, we trimmed GEIs used for training and recognition and changed the similarity calculation method when we evaluate recognition accuracy. As a result, the recognition accuracy was improved.
キーワード (和) エクストリーム学習器 / 歩容エネルギー画像 / / / / / /  
(英) Extreme Learning Machine / Gait Energy Image / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 238, NLP2019-74, pp. 55-60, 2019年10月.
資料番号 NLP2019-74 
発行日 2019-10-15 (CAS, NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP CAS  
開催期間 2019-10-22 - 2019-10-23 
開催地(和) 岐阜大学 
開催地(英) Gifu Univ. 
テーマ(和) 数理モデリング,数値シミュレーション,一般 
テーマ(英) Mathematical modeling, numerical simulation etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2019-10-NLP-CAS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) エクストリーム学習器を用いた歩容による人物認識における入力画像の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Consideration of input data in person recognition by gait using Extreme Learning Machine 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) エクストリーム学習器 / Extreme Learning Machine  
キーワード(2)(和/英) 歩容エネルギー画像 / Gait Energy Image  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 紅谷 颯杜 / Hayato Benitani / ベニタニ ハヤト
第1著者 所属(和/英) 東京電機大学 (略称: 東京電機大)
Tokyo Denki University (略称: Tokyo Denki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 安達 雅春 / Masaharu Adachi / アダチ マサハル
第2著者 所属(和/英) 東京電機大学 (略称: 東京電機大)
Tokyo Denki University (略称: Tokyo Denki Univ.)
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講演者
発表日時 2019-10-22 15:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-CAS2019-34,IEICE-NLP2019-74 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.237(CAS), no.238(NLP) 
ページ範囲 pp.55-60 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2019-10-15,IEICE-NLP-2019-10-15 


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