複数の観測列候補を扱う隠れマルコフモデルによる移動ロボット用ジェスチャ認識
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概要
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移動ロボットなど, 背景の変化を含む動画像を対象としたジェスチャ認識の精度を向上させることを目標として, 隠れマルコフモデル(HMM)の拡張を行った。移動ロボットでは視点が時々刻々と変化するため、照明条件や背景が常に変化する。そのため、特徴抽出の時点で多くの誤りが生じる可能性が高くなる。通常HMMは, 分析フレーム毎にひとつの観測ベクトルが与えられるものとして定式化されるが, 上述の理由から, 観測ベクトルをひとつに絞るとき, 認識率は大幅に低下してしまう。本稿では特徴抽出時に特徴点に対する信頼度を算出し, 上位いくつかを特徴量候補として出力する方式を提案するとともに, このような特徴ベクトルが複数与えられた場合に対応できるようHMMの拡張を行なった。10種類のジェスチャの認識実験により性能評価を行なった結果, 提案手法の有効性が確認できた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-08
著者
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