時空間HOG特徴を用いた調理動作認識\n

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-01-12
• タイトル: 時空間HOG特徴を用いた調理動作認識\n
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Cooking Gesture Recognition based on Spatio-Temporal Extended Histogram of Oriented Gradient Features
• 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11
• 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: 三重大学大学院工学研究科
• 著者所属: 三重大学大学院工学研究科
• 著者所属: 三重大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Mie University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Mie University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Mie University
• 著者名: 小島, 聖司; 大山, 航; 若林, 哲史
• 著者名(英): Seiji, Kojima; Wataru, Ohyama; Tetsushi, Wakabayashi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では調理動作認識手法を提案する．本研究の問題設定は以下の通りである．(1) 事前に定められた複数のメニューのうちのひとつを調理する．（2） 複数の調理者がそれぞれのメニューを調理する様子を撮影した映像が，学習用映像として与えられる．（3） 学習用映像の各フレームには調理動作のラベルが付与されている．（4） 提案手法は学習用画像を用いて識別器を学習し，入力された調理映像の各フレームに調理動作のラベルを付与する．動作認識手法には，HOG 特徴を時間方向に拡張した時空間 HOG 特徴を利用して，SVM による認識を行った．Kitchen Scene Context based Gesture Recognition (KSCGR) データセットを用いて性能を評価した．評価の結果，認識成功率 76.5%，KSCGR 評価スコア 71.5% となった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this research, we propose a cooking gesture recognition method. The outline of this research is as follows, (1) Actors cook one of preliminary determined menus. (2) Sequential gestures of their cooking are captured as image sequences, and these sequences are given as a training data. (3) Each frame of training data is annotated by a cooking gesture label. (4) In the proposed method, classifier are trained using frame images in training data, and labels of cooking gesture are assigned to each frame of the input cooking images. In the proposed method, the test data is recognized by SVM using spatio-temporal HOG featrues which extended HOG features in the time domein. We evaluated the performance using Kitchen Scene Context based Gesture Recognition (KSCGR) data set. As a result of the evaluation, the recognition accuracy of 76.5% is obtained and the KSCGR evaluation score achieves 71.5%.
• 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 2017-CVIM-205, 号 52, p. 1-5, 発行日 2017-01-12
• 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