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  1. 研究報告
  2. モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)
  3. 2023
  4. 2023-MBL-108

3次元点群を用いたマイクロ行動認識手法の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227966
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227966
75c00749-5d8a-4157-9d37-c42094ad0fb5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MBL23108037.pdf IPSJ-MBL23108037.pdf (3.6 MB)
 2025年9月18日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, MBL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-09-18
タイトル
タイトル 3次元点群を用いたマイクロ行動認識手法の提案
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 行動とモバイルゲーム
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
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所革新知能統合研究センター(AIP)
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)
著者名 三嶋, 祐輝

× 三嶋, 祐輝

三嶋, 祐輝

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松井, 智一

× 松井, 智一

松井, 智一

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松田, 裕貴

× 松田, 裕貴

松田, 裕貴

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諏訪, 博彦

× 諏訪, 博彦

諏訪, 博彦

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安本, 慶一

× 安本, 慶一

安本, 慶一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,宅内環境のスマート化に伴い,宅内で生活する人の行動認識に関する研究ならびにシステム開発が盛んに行われている.宅内の生活行動を認識することにより,居住者の生活・行動支援への応用が期待できる.従来の行動認識手法として,動画像を使ったものはプライバシーの侵害が懸念され,ウェアラブルさセンサを使ったものは常に身につける必要性がある上,バッテリーの定期的な充電が必要であり,振動センサを使ったものは,認識できない行動があるといった問題があった.また,従来の行動認識では,料理や入浴といったマクロな行動を対象としており,正確な生活・行動支援への応用には,より詳細な行動であるマイクロ行動(例えば,料理を構成する食材を持つ,切るなど)の認識が必要であると考える.そこで本研究では,これらの問題点を解決する手法として,3 次元点群を用いたマイクロ行動認識手法を提案する.3 次元点群は対象物を 3 次元座標の点の集合で表現したものであり,動画像よりも低プライバシーで高精度な認識が期待される上に,非接触でのセンシングが可能であり,行動の種類に関係ない認識を行うことができると考える.提案手法で解決すべき課題は,対象とするマイクロ行動の定義と 3 次元点群からのマイクロ行動の認識である.本研究では一般家庭の料理行動の中に現れる,“切る” や “持つ”,“置く” といった行動をマイクロ行動として定義する.一般家庭に設置した Azure Kinect によって得られる 3 次元点群に,時系列 3 次元点群を入力データとして分類を行うことが可能な機械学習モデルである P4Transformer を適用することでマイクロ行動認識を行う.実験の結果,Leave-One-Session-Out 交差検証を用いた実験の結果,8 クラスのマイクロ行動を平均 0.743 の精度で分類可能であることが分かった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11851388
書誌情報 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)

巻 2023-MBL-108, 号 37, p. 1-7, 発行日 2023-09-18
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8817
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
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Ver.1 2025-01-19 11:59:48.447017
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