| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-12A |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解A |
| 講演日 |
| 2019/03/20 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 204教室 |
| 講演番号 |
| D-12-14 |
| タイトル |
| 弱教師付き学習による人物の不自然動作の検知 |
| 著者名 |
| ○有路翔太, 三木大輔, 出町和之, |
| キーワード |
| 異常検知, 弱教師付き学習, 人物動作, LSTM |
| 抄録 |
| 本研究では，弱教師付き学習による人物の不自然動作の学習手法を提案する．本手法では，まず映像中の各フレームから人物の姿勢を推定した後，各フレームにおける不自然さの程度をLong Short-Term Memory(LSTM)を用いて推定する．LSTMの学習では，不自然動作の有無によりクラス分けされた人物動作データを用い，不自然な動作を含む際に高いスコアを出力するようにネットワークの最適化を行った．評価では，人物の不自然な動作を含む公開データセットを用いて実験を行い，不自然な動作を含むデータから高いスコアが得られることを確認した． |
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