| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-01-11 |
| タイトル |
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タイトル |
人物行動モデルによる軌跡のセマンティックセグメンテーション |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Trajectory semantic segmentation based on behavior models |
| 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 |
一般セッション1 |
| 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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広島大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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広島大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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広島大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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広島大学大学院工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Hiroshima University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Hiroshima University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Hiroshima University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Hiroshima University |
| 著者名 |
小川, 大輔
玉木, 徹
Bisser, Raytchev
金田, 和文
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| 著者名(英) |
Daisuke, Ogawa
Toru, Tamaki
Bisser, Raytchev
Kazufumi, Kaneda
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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 |
軌跡のクラスタリングや分類などの多くの場合では，計算の前処理として軌跡の分割が用いられる．本稿では，学習済みの行動モデルに基づく，軌跡のセマンティックセグメンテーション手法を提案する．提案手法ではまず，画像から複数の行動モデルを学習する．その後，学習済みの行動モデルと隠れマルコフモデルを用いることで，軌跡のセグメンテーションを行う．推定精度の検証には，軌跡の実データと合成データを用い，一般的な軌跡の分割手法である Ramer-Douglas-Peucker アルゴリズムと比較することで，提案手法の有効性を示す． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In many cases, such as trajectories clustering and classification, we often divide a trajectory into segments as preprocessing. In this paper, we propose a trajectory semantic segmentation method based on learned behavior models. In the proposed method, we learn some behavior models from video sequences. Next, using learned behavior models and a hidden markov model, we segment a trajectory into semantic segments. Comparing with the Ramer-Douglas-Peucker algorithm, we show the eflfectiveness of the proposed method. |
| 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 2018-CVIM-210,
号 1,
p. 1-7,
発行日 2018-01-11
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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 |
IPSJ-CVIM18210001.pdf (2.0 MB)
