投票機構による動作オブジェクトのオンラインリアルタイム学習と認識(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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ビデオの内容を自動認識する技術は,監視,圧縮,要約など応用範囲が広い.認識対象を想定してそのモデルを人手や学習によって事前準備しておくというのが伝統的画像認識手法であるが,事前に想定できない多様な内容を含み,かつデータ量も膨大なビデオには十分対応できない.対策として,事前のモデル設定なしにビデオを観測しながらモデルの獲得と認識とを行う機構が望まれる.更にリプレイ時間や記憶のコストを削減するためにはワンパスで実時間性を備えたオンラインリアルタイム処理が理想である.本論文では,このような機能を備えたビデオ内動作オブジェクト自動認識システムを提案する.人の行動を撮影したビデオのみを与えて,歩く,座る,などの基本動作の獲得と認識とが完全自動で行えることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-01
著者
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
横山 貴紀
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
渡辺 俊典
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
横山 貴紀
電気通信大学
-
吉岡 泰智
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
古賀 久志
電気通信大学大学院情報システム学研究所情報システム設計学専攻
-
渡辺 俊典
電気通信大学
-
吉岡 泰智
電通大 大学院情報システム学研究科
-
古賀 久志
電気通信大学 大学院 情報システム学研究科
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