2024-03-29T08:19:13Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000410912023-04-27T10:00:04Z01164:03616:03622:03626
動きの向きの情報を持つモーションヒストリーイメージによる人の動作の表現と認識Representation and Recognition of Human motions by Directional Motion History Imagesjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00041091/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=41091&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan九州工業大学九州工業大学九州工業大学九州工業大学緒方, 健人タンジュークイ金, 亨燮石川, 聖二本稿では,動きの向きの情報を持つモーションヒストリーイメージによる人の動作の表現法及び認識法を提案する.既存手法であるモーションヒストリーイメージは時空間画像で表現される人の動作を2次元画像で表現する手法であるが,3次元情報を圧縮するため,複雑な動きを表現する場合に新しい動きが古い動きを上書きするという問題がある.提案手法では,オプティカルフローから得られる動きベクトルを4つの成分に分解してモーションヒストリーイメージを生成することによって方向性を付加し,この問題の解決を図る.動作認識にはHuモーメントに基づく特徴量を用い,大きな動きが描かれた方向に重みを置く認識方法を用いる.実験では,同じ実験データに対し従来手法と提案手法でそれぞれ認識率を求め,提案手法の有効性を示す.A new method for human motion representation and recognition is proposed. The motion history image proposed by Bobick et al. can represent human motion by a single 2-D image. However due to its simple representation, this image sometimes erases its old motion by overwriting a new motion. To avoid this situation, four individual motion history images are generated from directionally separated optical flow components. Hu moment-based features are used for recognition like Bobick’s method, however importance among four motion history images is considered. In order to evaluate the performance of the proposed method, its results are compared with those obtained by the original method.AN10438399情報処理学会研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)200722(2007-AVM-056)55602007-03-062009-06-30