多種類特徴統合による動作認識手法の提案(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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映像中の動作を認識することは,様々なアプリケーションに応用することが可能で,非常に意義のあることである.動作認識は多くの分野で扱われてきた研究だが,Youtube動画のような制限のない環境における認識を行った研究は少ない.そこで本研究ではMultiple Kernel Learning (MKL)に基づく特徴統合による動作認識フレームワークを提案しWeb動画における動作認識を行った.統合に利用した特徴は時空間特徴,視覚特徴,動き特徴である.時空聞特徴は,点の周辺パターンとその点の微少時問の動きを特徴化したものを利用した.実験にはKTHデータセットと,二種類のYoutubeデータセットの計3種類のデータセットにおける分類を行った.結果としてKTHデータセットで最新手法に匹敵する分類率の94.0%,Youtubeデータで最新手法を大幅に上回る分類率である80.4%という結果が得られた.
- 2010-03-08
著者
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