行動素の混合分布に基づく行動認識と例外行動の検出
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概要
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In this paper, we propose a generic framework for detecting suspicious actions with mixture distributions of action primitives, of which collection represents human actions. The framework is based on Bayesian approach and the calculation is performed by Sequential Monte Carlo method, also known as Particle filter. Sequential Monte Carlo is used to approximate the distributions for fast calculation, but it tends to converge one local minimum. We solve that problem by using mixture distributions of action primitives. By this approach, the system can recognize peoples actions as whether suspicious actions or not.
- 2010-04-01
著者
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
石黒 浩
大阪大学
-
石黒 浩
大阪大学基礎工学研究科
-
石黒 浩
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
石黒 浩
ATR知能ロボティクス研究所
-
石黒 浩
Atr 知能ロボティクス研究所
-
石黒 浩
大阪大学大学院工学研究科知能・機能創成工学専攻:atr知能ロボティクス研究所:jst Erato浅田共創知能プロジェクト
-
青木 康洋
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系
-
石黒 浩
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
岩井 儀雄
大阪大学
-
Ishiguro Hiroshi
Second Department Of Internal Medicine Osaka University Medical School
-
石黒 浩
大阪大学大学院 基礎工学研究科
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