Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2017-01-12 |
タイトル |
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タイトル |
Kinectによる姿勢認識を用いた食事姿勢の計測 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
オーガナイズドセッション1「食」 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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立命館大学大学院情報理工学研究科 |
著者所属 |
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立命館大学情報理工学部 |
著者所属 |
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立命館大学情報理工学部 |
著者所属 |
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立命館大学情報理工学部 |
著者名 |
史, 宇華
松村, 耕平
Roberto, Lopez-Gulliver
野間, 春生
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文では,マイクロソフト社の Kinect の深度画像から得られるユーザーのスケルトン情報に対して,Random Forest 分類器と AdaBoost を使用してユーザの姿勢をリアルタイムで自動認識するシステムを開発した.ここでは特に食事中の姿勢を対象とし,Kinect で深度データが含まれる悪い姿勢の学習データを録画する.これらの学習データから,ユーザーの Joint の特徴量を抽出し,悪い食事姿勢のデータベースを構築して学習し,五つの悪い姿勢を動画から自動認識できるシステムを開発した.悪い姿勢を食事中の映像から学習し,50 名の被験者に対して行った食事の映像から 93% の認識機能を実現した.本システムを応用し,将来はユーザーの悪い食事姿勢を検出した後,ユーザーにフィードバックを与え,食育トレーニングすることを目指している. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
巻 2017-CVIM-205,
号 16,
p. 1-6,
発行日 2017-01-12
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |