@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00193855,
 author = {松井, 直 and 郭, 清蓮 and 北村, 大輔 and Naoki, Matsui and Qinglian, Guo and Daisuke, Kitamura},
 issue = {30},
 month = {Jan},
 note = {教師データの収集は，CNN の精度と結果を決定する重要なプロセスであるが，収集作業には大変な時間と労力を要する．そこで，ネット上で公開されているデータセットを活用することも多いが，それだけでは足りないケースもある．例えば，手書き文字，動物，顔，地理などのデータセットが多くあるが，人の動きや子供に特化したデータセットがほとんどないことが事前調査で分かった．この問題を解決するために，子供が楽しみながらデータ収集に協力してもらうための環境構築と動画像を編集するツールの開発を目標とした．具体的には，撮影協力者にゲームをプレイしてもらいながら，Kinect を利用して，プレイ中の動作を撮影し，スケルトン情報を保存する．また，動画からフレームを抽出し画像として保存する．更に，画像を適切に編集し，ラベリングする．本研究はこの一連の処理を支援するゲームとシステムの構築を目的としている．, Collection of teaching data is an important process for the accuracy and results of CNN, but this collection work requires a lot of time and labor. Although it is possible to utilize the dataset published on the Internet, there are cases where dataset are not enough. For example, a relatively large number of data sets existed in hand writting, human faces, geography, etc. However, it was found in a preliminary survey that there are few dataset on human movement specialized for children. In order to solve this problem, we aimed at building an environment for children to cooperate in data collection while having fun. And we are developing a tool for extracting necessary frames from videos. While asking a person who cooperates with photography to play a game, we use Kinect to take his/her actions and save skeleton information. Our research aims to construct such a game based data collection system.},
 title = {教師データ収集支援システムに関する研究と開発},
 year = {2019}
}