CHLAC特徴と隠れマルコフモデルを用いたGait認識(一般セッション2,複合現実感のためのパターン認識・理解)
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概要
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歩行速度の違いが、Gait(歩容)認識の性能に与える影響は大きい。本稿では、歩行速度の違いに対し頑健なGait認識手法を提案する。提案手法は、フィッシャー判別分析(FDA)に基づく3次元の高階局所自己相関特徴量(CHLAC)と、隠れマルコフモデル(HMM)に基づく統計的枠組みを組み合わせて用いる。この手法により、歩行速度によらない時空間における歩行動作の特徴を、より頑健にモデル化できると期待する。評価実験では、提案手法を、主成分分析(PCA)による特徴量を用いた場合や、判別器としてk-近傍法を用いた場合と比較し、それらを上回る性能を得た。また、HMMの出力分布として、混合ガウス分布を用いることの効果も確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-02-12
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学
-
篠田 浩一
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
RASYID AQMAR
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
Rasyid Aqmar
東京工業大学 情報理工学研究科 計算工学専攻
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科:国立国語研究所
-
篠田 浩一
NEC情報通信メディア研究本部
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