NNC-Treeに基づく姿勢認識(テーマセッション,パターン認識・メディア理解のための学習理論とその周辺)
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概要
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姿勢認識は多くの応用において重要である.姿勢認識の応用例としては,「疲れている,眠そうである,注意を怠っているなどの運転手の状態を姿勢から検知する運転手支援システム」や「飼い主の行動パターンを検知するようなペットロボット」などが挙げられる.本稿では各中間ノードが最近傍識別器を持つ決定木であるNNC-Treeを用い,顔画像から人物の異なる姿勢を認識するシステムを提案する.本システムではNNC-Treeの学習結果を理解,分析,再利用しやすくするために,NNC-Treeと各最近傍識別器のプロトタイプを可視化するGUIを用いる.また,主成分分析に基づく次元圧縮を適用し,NNC-Treeを構築する際の計算コストを減らすとともに,NNC-Treeの複雑さを軽減する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-06
著者
-
趙 強福
会津大学コンピュータ理工学部
-
渡部 芳彦
会津大学
-
岩瀬 陽映
会津大学コンピュータハードウェア学科
-
季 節
会津大学コンピュータハードウェア学科
-
冨永 直樹
会津大学コンピュータハードウェア学科
-
渡部 芳彦
会津大学コンピュータハードウェア学科
-
平栗 和彦
会津大学コンピュータハードウェア学科
-
趙 強福
会津大学
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