視覚的文脈を用いた人物動作のカテゴリー学習(パターン認識と学習,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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近年,Bag-of-wordsアプローチは文書解析に次いで,一般物体認識と行動認識に適用され,その有用性が示されている.しかし,映像に基づく動作カテゴリーの学習手法は動き特徴のみを用いており,動作に関連している物体や背景のアピアランス特徴を用いていなかった.ここで本研究では,人物の動きのみならず,視覚的文脈をも考慮し,人物映像のデータベースから動作カテゴリーを教師なしで学習する手法を提案する.具体的には,動作カテゴリーを学習するための,(1)動き特徴と視覚的文脈の二つを考慮した生成モデルと(2)大量のデータを処理するためのクラスタリング手法を提案する.実験では,視覚的文脈を用いた際の改善を示し,物体を用いる動作を中心としたデータベースから動作カテゴリーが自動的に得られることを示す.更に,複雑な背景をもつシーンから動作カテゴリーを学習することにより本手法の有用性を示す.
- 2009-08-01
著者
-
佐藤 洋一
東京大学生産技術研究所
-
岡部 孝弘
東京大学生産技術研究所
-
杉本 晃宏
国立情報学研究所
-
木谷 クリス
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
杉本 晃宏
National Institute Of Informatics
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