ベイジアンネットを導入したベイズ推定法による幼児の行動認識精度の改善 : 超音波センサとカメラ画像による実験評価
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概要
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近年のセンサ技術の向上によって,人間の日常生活行動を観測することが可能になりつつある.観測データの理解のためには,センサから取得したセンサデータと行動とを結びつける必要がある.センサデータと行動を結びつけるために,観測された時系列センサデータの各々に対して観測したときにどのような行動を取っていたかをラベリングすることを考える.しかし,長時間の観測データに対して,ラベルを手作業で割り当てることは困難なため,動画データを利用した学習によって行動認識を行い,ラベリングを自動で行うことを考える.ベイズ推定をラベリングシステムの枠組みとして導入し,動画像データに加えて,同時計測された超音波センサのデータから得られる位置情報を事前知識として与えるものとした.ここでは,画像を使用した行動認識によるラベルからの情報を尤度関数とし,センサデータから構築したベイジアンネットワークから得られる情報を事前分布として,行動ラベルの推定を行う.特徴抽出の違いを比較するため,特徴量としては,HLAC(High order Local Auto-Correlate),SIFT(Scale Invariant Feature Trabceform),3D SIFT(3Dimensional SIFT)の3つの手法を使用する.それぞれの特徴抽出を基に構築した尤度関数と事前分布を組み合わせて行動ラベルの識別率の比較を行う.比較を行った結果,SIFTを使用した場合が最も良い識別率を与えることがわかった.
- 2011-02-28
著者
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本村 陽一
(独)産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究センター
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本村 陽一
電子技術総合研究所
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本村 陽一
独立行政法人産業技術総合研究所
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本村 陽一
電子技術総合研究所 情報科学部 情報数理研究室
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西田 佳史
産総研
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本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
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本村 陽一
産業技術総合研 デジタルヒューマン研究セ
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庄野 逸
電気通信大学 電気通信学部
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石川 詔三
電気通信大学大学院 電気通信学研究科
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西田 佳史
産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター人間行動理解チーム
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西田 佳史
産業技術総合研
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庄野 逸
電気通信大学
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石川 詔三
電気通信大学
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西田 佳史
産総研産総研
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