高次局所自己相関特徴の自己回帰係数によるジェスチャー認識(一般セッション(2))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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本論文では動画像からの動作認識の手法を提案する.動画像からの動作認識のためには時間方向の特徴量を効率的に圧縮することで認識に有効な特徴を抽出する必要がある.本論文では,各時点の画像から高次局所自己相関特徴(HLAC)をとり,得られた時系列の特徴ベクトルのそれぞれの次元に対して自己回帰モデルを用いることによって,特徴ベクトルを再構成する方法を提案し,ジェスチャー認識に応用する.HLACは,並行移動に不変な特徴であるので,この手法は画像中の人間の位置によらず切り出しが不要な手法となる.また,特徴抽出を時間差分画像から行なったので,背景の変化と照明条件の変化にもロバストな手法である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
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大津 展之
東京大学大学院情報理工学系研究科
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大津 展之
東京大学大学院情報理工学系研究科:産業技術総合研究所
-
石原 辰也
東京大学大学院情報理工学系研究科
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大津 展之
東京大学工学部機械情報工学科:産業技術総合研究所
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