カテゴリー別VQを用いたHMMによる動作認識法
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概要
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画像によるモニタリングの自動化を目的として,人物像の動作画像を隠れマルコフモデル(HMM)を用いて認識する手法を先に提案した.本論文では,これを更に発展させ,カテゴリー別VQの導入により認識率の向上を図る.改良にあたっては,動作の時系列画像の特性に基づき,従来一つのVQコードブックを用いてベクトル量子化を行っていた構成を改め,カテゴリーごとに個別のコードブックを生成して使用する手法を提案する.同時に,HMMにはLeft-to-Right modelを導入し,ベクトル量子化のコードブック作成にはLBGクラスタリングを用いて自動化を図った.従来法との比較実験から本提案手法により認識率が向上したことが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-07-25
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
-
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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