| 講演名 | 2015-03-06 機械学習を用いた一般生活環境下での行動認識手法の検討(統計数理・機械学習・データマイニング・一般) 児玉 悠, 大羽 成征, 石井 信, |
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| 抄録(和) | 近年、RGBカメラやモーションキャプチャなどの各種センサのデータに基づき、人間の行動を自動的に認識する行動認識の研究がさかんに進められており、その性能向上は大きな応用可能性につながると考えられている。本研究では、モーションキャプチャ計測に基づき、日常生活時での行動認識のための手法を開発し、従来の機械学習に基づく手法と比較する。K平均法による姿勢ベクトルの量子化、隠れマルコフモデルによる姿勢系列モデリングサポートベクトルマシンによるパターン分類を組み合わせた手法を中心に検討した。公開されているTUM Kitchen Datasetにおいて性能を比較したところ、姿勢ベクトルの系列をそのままサポートベクトルマシンで分類した場合の性能が良好であった。 |
| 抄録(英) | In recent years, many researchers in computer vision are interested in human action recognition, whose improvement would open up a broad range of applications. In this study, we propose a novel combination of machine learning methods to recognize human actions in a daily life environment; the combined constituents are posture vector quantization with K-means clustering, sequential modeling with hidden Markov model, and sequence classification with support vector machine (SVM). Performing evaluation experiments using an open dataset, TUM Kitchen Dataset, we found that SVM that classified the behavioral sequences performed the best. |
| キーワード(和) | 行動認識 / 一般生活環境 / 隠れマルコフモデル / サポートベクトルマシン |
| キーワード(英) | action recognition / daily life environment / hidden Markov model / support vector machine |
| 資料番号 | IBISML2014-95 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2015/2/26(から1日開催) |
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| 開催地（英） | |
| 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 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた一般生活環境下での行動認識手法の検討(統計数理・機械学習・データマイニング・一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recognition of daily-life actions by machine learning methods |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動認識 / action recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 一般生活環境 / daily life environment |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / hidden Markov model |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクトルマシン / support vector machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 児玉 悠 / Yu KODAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学工学部電気電子工学科 Undergraduate School of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Kyoto University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大羽 成征 / Shigeyuki OBA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学工学部電気電子工学科 Undergraduate School of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Kyoto University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 石井 信 / Shin ISHII |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学工学部電気電子工学科 Undergraduate School of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, Kyoto University |
| 発表年月日 | 2015-03-06 |
| 資料番号 | IBISML2014-95 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 502 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |