符号化露光画像を用いた人物の行動認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-01-16
• タイトル: 符号化露光画像を用いた人物の行動認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Action Recognition from a Single Coded Image
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般セッション7
• 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: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学データビリティフロンティア機構
• 著者所属: 大阪大学産業科学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute for Datability Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University
• 著者名: 大河原, 忠; 吉田, 道隆; 長原, 一; 八木, 康史
• 著者名(英): Tadashi, Okawara; Michitaka, Yoshida; Hajime, Nagahara; Yasushi, Yagi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 現在，社会では監視カメラやカメラを備えたスマートフォンなどの様々なカメラが普及しており，こうしたカメラで異常な動作を検出したり，IoT デバイスを用いたマンマシンインターフェースなど，人間の行動を分析する需要が高まっている．カメラには，センサの読み出しの制限やカメラと処理サーバのネットワーク帯域の制限のため，空間解像度とフレームレートにはトレードオフがあり高解像度かつ高フレームレートでの撮影やデータ送信は困難である．低解像度の動画はオブジェクトの詳細が失われ，低フレームレートの動画はモーションの詳細が失われるため，低解像度や低フレームレートの動画は行動認識には適していない．この問題を解決するひとつのアプローチとして，符号化画像から動画を復元する，圧縮ビデオセンシングによる手法が考えられる．圧縮ビデオセンシングでは，ランダムなタイミングで露光可能なセンサを用いて撮影された単一の符号化露光画像から，センサの読み出しよりも高いフレームレートの動画を再構成することが可能である．符号化露光画像は動画が再構成できるというように時間情報を有しているので，単一の符号化露光画像から行動を認識できるのではないかと考えた．本研究では，行動認識のための符号化露光画像を利用を提案する．Deep Learning を使用して，分類モデルと同時に符号化露光パターンを最適化する．提案手法は，単一の符号化露光画像のみから人間の行動認識できることを実証した．同一データ量に圧縮する他の手法と比較し，提案手法の利点を示した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2020-CVIM-220, 号 31, p. 1-8, 発行日 2020-01-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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