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アイテム
時系列骨格データにおける時間的処理を用いた人間行動認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196806
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196806a011752c-2455-4811-b078-d7abdb6ee174
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z81-2R-05.pdf (589.0 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-02-28 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 時系列骨格データにおける時間的処理を用いた人間行動認識 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 法大 | ||||||||
| 著者名 |
藤, 亮太
× 藤, 亮太
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，人間の行動認識が発展してきたのは3D Convolutionによるところが大きい．これはxy座標と同時に，時間tに対しても畳み込んでいる手法だが，3変数を同時に処理することが問題視されている．また，映像の背景が認識に貢献しすぎていることや，計算時間の膨大さにも注視しなければならない．したがって，本研究では，映像に比べてデータ量が少なく，人間の動作がとれるスケルトンデータを用いた識別を行う．学習器はLSTM（Long Short Term Memory）を用いる．学習器に入れる前に，フレームごとの座標の遷移の差分をとる処理を施す．また，どの程度の差分をとればよいのかを調べ，考察する． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第81回全国大会講演論文集 巻 2019, 号 1, p. 165-166, 発行日 2019-02-28 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
