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アイテム
シーン全体のイベント理解のためのグループ行動認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187479
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/187479cc8a47c9-063a-4a70-b202-42500e0df2e8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM18212017.pdf (2.6 MB)
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Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2018-05-03 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | シーン全体のイベント理解のためのグループ行動認識 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 卒論スポットライトセッション | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 豊田工業大学院先端工学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 豊田工業大学院先端工学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 豊田工業大学院先端工学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Toyota technological Institute, Department of Advanced Science and Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Toyota technological Institute, Department of Advanced Science and Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Toyota technological Institute, Department of Advanced Science and Technology | ||||||||||||
| 著者名 |
千藤, 滉平
× 千藤, 滉平
× ムハンマド, ハリス
× 浮田, 宗伯
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本研究では，「複数人の動作の認識結果」 と 「各動作に関係のある物体の検出結果」 を統合的に参照することで，シーン全体で起きているイベントを理解するためのグループ行動認識を提案する．物体検出や人の動作認識は数多く研究され，それぞれの手法の精度は大きく向上してきているが，それらすべての関係性を考慮したグループ行動認識は，まだ検討が大きく進んでいない分野である．提案するグループ行動認識法では，まず人と物体の領域検出およびその領域のクラス識別を行う．識別クラスは，人領域においては各人の動作の種類であり，物体領域についてはその物体の種類である．提案手法では，これら各領域のクラス識別結果に加え，グループ行動認識のためには 「各領域間の相対的な位置関係」 も重要な情報である一方，その他背景領域は認識の汎化性向上のためには不要な情報であると仮定した．この仮定に基づき，検出領域のみから特徴量を抽出した特徴量マップを生成し，この特徴量マップとグループ行動ラベルとを対応付けて識別器を学習する．この学習には，特徴量マップを入力とする畳み込み深層学習を利用することで，行動や物体の特徴量と空間的な位置関係を頑健にモデル化する．評価実験のため，バスケットボールの動作である 「ドリブル，パス，レイアップシュート，ジャンプシュート」 の 4 種のグループ行動からなる動画データセットを用意した．実験では，個別の物体 ・ 行動検出の精度が平均 74.83% である．この検出誤りを提案手法のグループ行動認識のフレームワークで考えることにより解決することができた． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 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-212, 号 17, p. 1-8, 発行日 2018-05-03 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
