大規模クラスタを用いた高精度なGait認識(一般セッション(2), 文字認識・文書理解)
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概要
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ビデオサーベイランスにおいては高精度なgait認識システムが求められる.そのようなものとして,立体高次局所自己相関(CHLAC)特徴を用いたgait認識技術があるが,認識対象の大きさが変化する場合には,認識率が低下するという問題があった.この間題を解決するために,用いるCHLAC特徴の数を増やすことが考えられる.しかしながら,特徴数の増加により計算時間は膨大なものとなる.本研究では,大規模クラスタと並列化技術を用いて処理時間を削減し,従来より多くのCHLAC特徴を用いることを試みた.認識対象のスケール変化が大きいデータに対して実験し,従来より高精度に認識できることを確認した.
- 2006-02-17
著者
-
佐藤 知正
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
大武 美保子
東大
-
田浦 健次朗
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
大武 美保子
東京大学総括プロジェクト機構領域創成学術統合化プロジェクト研究部門
-
田浦 健次朗
東大 大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学大学院工学系研究科機械情報工学専攻
-
大津 展之
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
伊藤 聡
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
堀田 勇樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
金田 憲二
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
南里 卓也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下畠 康幸
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
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
-
大武 美保子
東京大学人工物工学研究センター・学術統合化プロジェクト(ヒト)
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
田浦 健次郎
東京大学
-
伊藤 聡
東京大学大学院
-
金田 憲二
東京大学大学院情報理工学系研究科:(現)グーグル株式会社
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