GLACを利用した調理動作認識(ポスターセッション,パターン認識・メディア理解の基礎と境界領域,環境・エネルギーの課題,ポスターセッション)
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概要
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近年,人物のジェスチャー認識や不審動作の検出など,動画に対する画像認識の関心が高まっている.しかし,カメラのみで人物の複雑な動作を検出することは,容姿や動作の多様性から多くの問題を抱えている.そこで本研究では,動画中の人物だけでなく,人物の周辺環境やその変化も利用することで,特定の環境中での複雑な動作を認識することを目指す.そのために,Gradient Local Auto-Correlation(GLAC)を動画に適用できるよう拡張したCubic GLAC(CGLAC)特徴を提案し,サポートベクタマシンで分類する手法を構築した.Kitchen Scene Context based Gesture Recognition(KSCGR)データセットを用いたキッチンでの調理動作認識実験を行い,性能を評価した.KSCGRコンテストの評価方法を用いてGLAC,CGLACの認識結果を評価した結果,CGLACを用いた時,GLACを用いた時に比べて認識率で2.6%,KSCGR評価スコアで5.1%高い結果が得られた.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2014-02-06
著者
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