自己組織化写像の拡張によるモーションキャプチャシステムの頑健化(卒論セッション・概要発表)
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概要
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本稿では,実時間ビジョンベースモーションキャプチャシステムの頑健化のために,高速化した追加学習型の自己組織化写像を利用した事例ベース手法を提案する.追加学習型の自己組織化写像は,オンライン処理の中で逐次的に各部位の特徴点情報を関連付けて学習することができる.そのため,特徴点抽出に失敗した時には,抽出に成功した情報のみを利用して,抽出に失敗した特徴点を補完することが可能である.しかし,事例を追加的に学習する場合,学習データ数が増加するにつれて計算時間も増加するという問題がある.提案手法では,逐次学習型の自己組織化写像の学習法を高速化することで,実時間で安定にモーションデータを学習することが可能である.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-05-01
著者
-
有田 大作
Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies
-
有田 大作
Institute Of Systems Information Technologies And Nanotechnologies
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
有田 大作
財団法人九州先端科学技術研究所
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
叶内 円
九州大学大学院システム情報科学府
-
Arita Daisaku
Department Of Clinical Oncology Institute Of Development Aging And Cancer Tohoku University
-
谷口 倫一郎
九州大学大学院システム情報科学府
-
島田 敬士
九州大学大学院システム情報科学府
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