粒子フィルタと最小分類誤り学習を用いる指映像認識(一般セッション,一般物体認識・画像特徴量)
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概要
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遠隔コラボレーション支援システム「t-Room」などでは,装置の操作から解放された,より自然なインターフェースが求められている.本論文は,そうしたインターフェースの1つである指差しインターフェースの実現を目指して,学習機能を持つ新しい指認識技術を提案するものである.提案技術は,単眼カメラで撮影された2次元動画像中の指パターンと予め登録された指モデルとのマッチングを行うことを基本としている.認識対象の指は,指示動作に伴って様々に向きを変え,また変形する.従って,これらのパターン変動に十分な耐性を持つモデルやマッチング法を予め準備することは本質的に難しい.提案法は,この問題の軽減を目指して,指パターン位置を効率よく追跡する粒子フィルタと,その粒子フィルタによる指の位置検出と認識とに用いられる尤度計算手続きを最適化する最小分類誤り学習法を採用する.評価実験の結果,この学習機能を持つことによって指映像の認識性能を効率よく向上できることが明らかにされる.
- 2009-11-19
著者
-
渡辺 秀行
情報通信研究機構MASTARプロジェクト
-
片桐 滋
同志社大学大学院
-
大崎 美穂
同志社大学大学院
-
片桐 滋
同志社大学大学院工学研究科
-
清田 康介
同志社大学大学院
-
大崎 美穂
同志社大学大学院工学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学
-
片桐 滋
同志社大学
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