KL展開と隠れマルコフモデルによるジェスチャ認識

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概要

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本論文では,接触型センサーやマーカーなどを装着することなく,また背景や人物が異なった聯合などの環境の変化にもよらないロバストな人物の行動を認識するシステムを述べる.本手法は,カメラから得られる動画像において人物の動きに注目し,動領域を抽出することで,その動きのモーションベクトルを求める.それぞれのジェスチャにおいてモーションベクトルを算出しKI歴開することでジェスチャ窒間を作成する.そして,ジェスチャ空間に投影した各主成分を特徴愚とし,それらを最子化することでシンボル化し,その時系列をHMMにより学習する.ジェスチャの認識は,各HMM内での尤度を最大にするものを選択することで行なう.HMMによる認識は,雑音や時間的な伸縮に対してロバストであり,学習に基づいて認識系力総築できる点で有効な手法である.
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-01-23

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