ブースティングとモーションディスクリプタの組合せによる人の動作検出(画像処理,<特集>インタラクション技術の原理と応用)

概要

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本論文では,Efrosら(2003)のモーションディスクリプタおよびKeら(2005)のイベント検出器の組合せに基づく動作検出手法を提案する.両手法の直接の組合せは,AdaBoostの学習アルゴリズムとKeらの弱識別器の特性によって動作検出器の学習の計算時間が増大するという問題がある.よって,本研究ではこの問題を解決するため弱識別器の次元を拡張した改良型組合せ手法を提案する.また,さらなる高速化のため,学習にLook Up Tableを導入する.実験では,実際の放送に用いられたテニスの映像に提案手法を適用し各種ストロークの検出を試みた.性能を評価するため,Efrosらの手法,Keらの手法および直接の組合せ手法も適用し結果を比較した.実験結果より,提案する組合せ手法は認識率および計算時間の両面で元となった手法の良い特性をあわせ持つこと,また改良型組合せ手法は直接の組合せによる検出器とほぼ同じ性能でありながら,LUTとの併用により学習に要する計算時間を大幅に削減できることが確認できた.
2007-03-15