| 講演名 | 2001/11/8 複数の観測列候補を扱う隠れマルコフモデルによる移動ロボット用ジェスチャ認識 佐藤 陽介, 廣田 純子, 早田 啓介, 小林 哲則, |
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| 抄録(和) | 移動ロボットなど, 背景の変化を含む動画像を対象としたジェスチャ認識の精度を向上させることを目標として, 隠れマルコフモデル(HMM)の拡張を行った。移動ロボットでは視点が時々刻々と変化するため、照明条件や背景が常に変化する。そのため、特徴抽出の時点で多くの誤りが生じる可能性が高くなる。通常HMMは, 分析フレーム毎にひとつの観測ベクトルが与えられるものとして定式化されるが, 上述の理由から, 観測ベクトルをひとつに絞るとき, 認識率は大幅に低下してしまう。本稿では特徴抽出時に特徴点に対する信頼度を算出し, 上位いくつかを特徴量候補として出力する方式を提案するとともに, このような特徴ベクトルが複数与えられた場合に対応できるようHMMの拡張を行なった。10種類のジェスチャの認識実験により性能評価を行なった結果, 提案手法の有効性が確認できた。 |
| 抄録(英) | Aiming at improving the performance of gesture recognition in the condition of moving camera, we have proposed a modified HMM which can deal with multiple feature candidates. The conventional HMM is formulated to deal with only one feature candidate per frame However, for mobile robot, the background and the lighting condition change every moment. Therefore, the feature detection problem becomes very difficult. If we select only one candidate in the feature detection phase, many errors must be involved, and it cause serious degradation of total performance. In this paper, we propose a new gesture recognition framework in which multiple candidates of feature vectors are generated with confidence measures and HMM is extended to deal with these multiple feature vectors. Experimental results show the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | 複数候補特徴量 / HMM / ジェスチャ認識 |
| キーワード(英) | plural candidates feature vectors / HMM / gesture recognition |
| 資料番号 | PRMU2001-115,HIP2001-18,MVE2001-77 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2001/11/8(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 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 複数の観測列候補を扱う隠れマルコフモデルによる移動ロボット用ジェスチャ認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Extention of hidden Markov models to deal with multiple candidates of observations and its application to mobile-robot-oriented gesture recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 複数候補特徴量 / plural candidates feature vectors |
| キーワード(2)（和/英） | HMM / HMM |
| キーワード(3)（和/英） | ジェスチャ認識 / gesture recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 陽介 / Yosuke SATO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部 Faculty of Engineering, Waseda University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 廣田 純子 / Junko HIROTA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部 Faculty of Engineering, Waseda University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 早田 啓介 / Keisuke HAYATA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部 Faculty of Engineering, Waseda University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小林 哲則 / Tetunori KOBAYASHI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部 Faculty of Engineering, Waseda University |
| 発表年月日 | 2001/11/8 |
| 資料番号 | PRMU2001-115,HIP2001-18,MVE2001-77 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 425 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |