2024-03-29T17:29:33Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001625822023-11-17T02:17:36Z06504:08672:08736
高速な物体検出手法を用いた動画からの効率的な人物姿勢推定jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00162548/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=162582&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan東大東大東大藤枝, 慎山崎, 俊彦相澤, 清晴本研究では、カーネル密度推定を用いて1フレーム中の複数の姿勢候補を統合するだけでなく、動画の時間連続性を考慮して前後フレームの姿勢推定結果も統合することで、より高精度に人物の姿勢推定を行う方法を提案する。さらに、高速に一般物体検出を行うための手法であるFaster R-CNNを用いてフレーム中の人物位置の特定を行うことにより、処理の高速化を図る。提案手法の有効性を確認するためにTED講演会で行われた複数の講演の動画に対して2つの既存手法と提案手法による推定を行った。結果として、提案手法はおよそ60%の精度で、既存手法に比べて3.4%~5.0%高精度に人物の姿勢推定を行うことができ、処理速度はおよそ2倍になることを示した。AN00349328第78回全国大会講演論文集201611011022016-03-102016-05-19