インクリメンタル教示方式によるジェスチャー動画像のスポッティング認識の動作者適応
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概要
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我々は動作者にデータグローブ等の接触型センサやマーカーを装着させることなく,人間の身振り手振りを捉えた動画像からのジェスチャー認識を試みている.ここでは,動作者に動作の開始や終了を意識させない連続DPによるスポッティング認識を実現している.しかし,事前に作成したモデルを固定して用いていたため,動作者の変化に対応できなかった.そこで,本論文では,LMSアルゴリズムによってモデルを入力動作に逐次適応させるインクリメンタル教示システムを提案する.このシステムでは,教示可能なため動作者の変化に適応できる.また,LMSアルゴリズムによって動作の平均を行なうため,動作変動を効果的に吸収できる.さらに,実際に教示システムを作成して動作者の変化に対応できることを示す.
- 1997-03-07
著者
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