HMMを用いた動画像からの動作認識の高精度化と評価
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概要
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筆者らは、シーン中の人物の動作を認識するため、HMM(隠れマルコフモデル)を適用した、特徴量ベースの学習によって認識系を構成する手法を提案した。これまで、テニス動作などを対象にして、学習と認識を同一人物で行なった場合において、90%以上の認識率を達成している。しかし学習に用いた人物と異なる人物の認識においては、認識率が70~80%程度とやや低くなる傾向が見られ、さらなる高精度化を図る必要があって。そこで今回、誤認識要因の一つとして考えられるベクトル量子化部分の改善を行い、その効果を評価した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
-
伴野 明
Nttヒューマンインタフェース研究所
-
石井 健一郎
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
大和 淳司
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
倉掛 正治
Ntt技術調査部
-
倉掛 正治
Nttヒューマンインタフェース研究所
-
大和 淳司
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
伴野 明
東海大学
-
大和 淳司
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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