テンソル分解に基づく多視点映像を用いた人物の動作認識手法の検討(一般セッション,映像処理とTRECVID)
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概要
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本稿では多視点映像について,認識用データベース内に含まれない未知人物の動作をテンソル分解に基づく手法により認識する手法を提案する.本手法では,動作,人物,視点の各次元から構成されるテンソルを認識用データベースとして構築することで,任意の視点からの動作認識を可能にする手法を検討する.動作認識ではデータベースに含まれない未知人物の動作を入力した際,入力データを認識用データベース内の一つのデータと置き換え,motion signatureを算出する.この過程を認識用データベース内のすべての人物,動作について繰り返し,それらの場合のmotion signatureを求める.その中で最もmotion signatureが類似するデータから,入力データの動作クラスを判別する.未知人物の動作認識実験を行い,本手法の有効性を評価するために従来法と比較した.6種類の歩行動作を対象に動作認識実験を行った結果,提案手法は75%以上の認識率で各動作について安定的に認識できることを明らかにした.
- 2011-02-10
著者
-
大谷 淳
Graduate School Of Global Information And Telecommunication Studies Waseda University
-
堀 隆之
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
大谷 淳
早稲田大学大学院国際情報通信研究科
-
楜沢 順
千葉商科大学政策情報学部
-
楜沢 順
千葉商科大学
-
楜沢 順
Atr 知能映像通信研究所
-
大谷 淳
早稲田大学 国際情報通信研究科
-
大谷 淳
早稲田大学
-
堀 隆之
早稲田大学国際情報通信研究センター
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