| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-05-05 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
時空間限定Dense Trajectoriesによるジェスチャ認識 |
| 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 |
|
|
|
青山学院大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
青山学院大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
青山学院大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
近畿大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
大阪大学 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Aoyama Gakuin University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Aoyama Gakuin University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Aoyama Gakuin University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Kinki University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Osaka University |
| 著者名 |
山田, 花穂
吉田, 武史
鷲見, 和彦
波部, 斉
満上, 育久
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
本研究では，集団検出を最終目的としたジェスチャ認識手法を提案する．近年，全身像からジェスチャを認識する手法として，Dense Trajectories 特徴が注目されているが，似ている動きの識別などに課題があった．そこで本研究では，身体のパーツ検出を拡張してジェスチャ認識領域を設定し，時間軸を一定の間隔で分割した各区間ごとに特徴点を追跡することにより，限定した時空間領域に対して特徴点軌跡を取得し，Dense Trajectories を用いたジェスチャ認識手法を高精度化した．評価実験より，時空間限定を行わない場合と比較して，指差し・うなずきなどのジェスチャ認識の精度が 20%以上向上することを確認した． |
| 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 2016-CVIM-202,
号 30,
p. 1-6,
発行日 2016-05-05
|
| 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 |
IPSJ-CVIM16202030.pdf (5.8 MB)
