| 講演名 | 2004/3/11 高次局所自己相関特徴の自己回帰係数によるジェスチャー認識(一般セッション(2))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解) 石原 辰也, 大津 展之, |
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| 抄録(和) | 本論文では動画像からの動作認識の手法を提案する.動画像からの動作認識のためには時間方向の特徴量を効率的に圧縮することで認識に有効な特徴を抽出する必要がある.本論文では,各時点の画像から高次局所自己相関特徴(HLAC)をとり,得られた時系列の特徴ベクトルのそれぞれの次元に対して自己回帰モデルを用いることによって,特徴ベクトルを再構成する方法を提案し,ジェスチャー認識に応用する.HLACは,並行移動に不変な特徴であるので,この手法は画像中の人間の位置によらず切り出しが不要な手法となる.また,特徴抽出を時間差分画像から行なったので,背景の変化と照明条件の変化にもロバストな手法である. |
| 抄録(英) | We propose an efficient method for motion recognition from time-varying images. The method extracts Higher-order Local Auto-Correlation (HLAC) features from time differential images in a time series. An Auto-Regressive model is applied to each dimension of the HLAC features and AR coefficients are calculated to achieve efficient extraction of information over a time range within a (time) window. Because HLAC features are location-invariant, our method is robust to position changes of the objects (humans) in the image and need no segmentation of the objects. In addition, since the method extracts features from time differential images, it is also robust to changes of background and illumination condition. |
| キーワード(和) | ジェスチャー認識 / 高次局所自己相関特徴 / 自己回帰係数 / HMM |
| キーワード(英) | Gesture Recognition / Higher-order Local Auto-Correlation Features / Auto-Regressive Coefficients / HMM |
| 資料番号 | PRMU2003-266 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2004/3/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高次局所自己相関特徴の自己回帰係数によるジェスチャー認識(一般セッション(2))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gesture Recognition Using Auto-Regressive Coefficients of Higher-Order Local Auto-Correlation Features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ジェスチャー認識 / Gesture Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 高次局所自己相関特徴 / Higher-order Local Auto-Correlation Features |
| キーワード(3)（和/英） | 自己回帰係数 / Auto-Regressive Coefficients |
| キーワード(4)（和/英） | HMM / HMM |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 石原 辰也 / Tatsuya ISHIHARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大津 展之 / Nobuyuki OTSU |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科:産業技術総合研究所 Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo:National Institute of Advanced Indutrial Science and Technology (AIST) |
| 発表年月日 | 2004/3/11 |
| 資料番号 | PRMU2003-266 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 737 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |