センサ内蔵人形を用いた大規模モーションキャプチャデータの検索手法(テーマセッション,時系列パターン認識)
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概要
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大規模な動作データベースからユーザーの所望のデータを検索するために,センサを内蔵した人形インタフェースを用いる手法を提案する.このセンサは人間と同様の形状・自由度であるため,キーワード等の方法に比べ直感的に検索できる.我々は人形動作と動作データの比較手法として,部分空間法を用いた異常データ検出の考え方に基づき,人形動作と動作データを互いの部分空間に投影することで比較を行う双対部分空間法を開発した.実験では,ユーザーの入力に対し時系列データを比較する異なる5種類のマッチング法を用いて検索を行い,インタフェースの操作性,検索精度および検索時間を評価した.
- 2012-02-02
著者
-
中澤 篤志
大阪大学サイバーメディアセンター
-
白鳥 貴亮
Carnegie Mellon University
-
中澤 篤志
大阪大学サイバーメディアセンター|科学技術振興機構さきがけ
-
沼口 直紀
大阪大学サイバーメディアセンター
-
白鳥 貴亮
Disney Reserch Pittsburgh
-
中澤 篤志
大阪大学サイバーメディアセンター:科学技術振興機構さきがけ
-
ホギンス ジェシカ
Carnegie Mellon University
-
白鳥 貴亮
Disney Research Pittsburgh
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