@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00176613,
 author = {史, 宇華 and 松村, 耕平 and Roberto, Lopez-Gulliver and 野間, 春生},
 issue = {16},
 month = {Jan},
 note = {本論文では，マイクロソフト社の Kinect の深度画像から得られるユーザーのスケルトン情報に対して，Random Forest 分類器と AdaBoost を使用してユーザの姿勢をリアルタイムで自動認識するシステムを開発した．ここでは特に食事中の姿勢を対象とし，Kinect で深度データが含まれる悪い姿勢の学習データを録画する．これらの学習データから，ユーザーの Joint の特徴量を抽出し，悪い食事姿勢のデータベースを構築して学習し，五つの悪い姿勢を動画から自動認識できるシステムを開発した．悪い姿勢を食事中の映像から学習し，50 名の被験者に対して行った食事の映像から 93% の認識機能を実現した．本システムを応用し，将来はユーザーの悪い食事姿勢を検出した後，ユーザーにフィードバックを与え，食育トレーニングすることを目指している．},
 title = {Kinectによる姿勢認識を用いた食事姿勢の計測},
 year = {2017}
}