| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 2h |
| セッション名 |
| 人を対象とした画像認識 |
| 講演日 |
| 2018/09/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| D棟D32 |
| 講演番号 |
| H-005 |
| タイトル |
| 動作・外観特徴を用いた段階的クラスタリングによる機械作業映像の教師なし分節化 |
| 著者名 |
| 河森大樹, 中村和晃, 新田直子, 馬場口登, |
| キーワード |
| 機械作業, 作業映像, 作業理解, 教師なし分節化, 段階的クラスタリング |
| 抄録 |
| 工場等で撮影された機械作業映像を分節化し，分節ごとに適切な作業名を付与できれば，作業実態の記録や作業スケジューリングの効率化などに役立つ．このような背景から，機械作業映像を自動的に分節化・分類する技術が求められている．しかし，作業名ごとに多数の映像例を教師データとして用意することは人的コストの観点から現実的でない．そこで本研究では，作業映像を複数の分節に分割すると共に，その集合に対してクラスタリングを行い，動作または外観の特徴が類似する分節を同一のクラスタにまとめることにより，教師データを用いずに作業映像を分節化・分類する手法を提案する．本手法では，分節集合の過度な細分化を避けるため，各特徴を段階的に利用する． |
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