局所的な動き属性の立体相互相関特徴による行動認識(テーマ関連,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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本論文は行動認識のための局所的な動き属性の立体相互相関を用いた時空間特徴を提案する.近年,立体高次局所自己相関(CHLAC)特徴が行動認識問題において高い識別性能を示している.従来の研究ではCHLAC特徴は動いているか静止しているかを表す2値の画像列に対して適用された.しかし,各2値画像列は動きのタイミングや動きの方向などの様々な情報は含んでいない.従って,CHLAC特徴を複数種類の局所的な動き属性を考慮した多値の動き画像列に拡張することで認識精度を更に改善することができる.提案手法はbag-of-featuresアプローチの拡張と見ることもできる.2つのデータセットを用いた実験により提案手法がCHLACとbag-of-featuresよりも高い認識率で認識が行できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-03-08
著者
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
松川 徹
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
Kurita Takio
Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory Agency Of Industrial Science And Technology
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究科
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院情報部門
-
栗田 多喜夫
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
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