| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-02-24 |
| タイトル |
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タイトル |
マルチモーダル社交ダンス認識における従来手法と深層学習の比較評価 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Comparison and Evaluation of Ballroom Dance Figure Type Recognition Using Multi-modal Sensor |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ポスター |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院工学研究科情報・通信工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院工学研究科情報・通信工学専攻 |
| 著者所属 |
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愛知工業大学情報科学部情報科学科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院工学研究科情報・通信工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院工学研究科情報・通信工学専攻 |
| 著者名 |
松山, 仁
廣井, 慧
梶, 克彦
米澤, 拓郎
河口, 信夫
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
社交ダンスの演技は，3 から 4 拍ごとにまとまった動作単位であるフィガーを組み合わせることで構成される．フィガーは基本的な練習項目である一方で，その種類の多さや複雑さゆえ初心者や中級者にとって練習が困難である．そこで我々は行動認識技術を用いてフィガーの識別を行い，フィガーごとの適切な踊り方を指導することで，ダンスフィガーの学習支援を目指す．ダンスの行動認識において一般的なのは画像センサを用いて踊り手の全身の動きを取得する手法だが，社交ダンスは二人一組で多彩な動きを行う為，既存の画像センサを用いた行動認識手法をそのまま適用することは難しい．そこで我々は画像に加えて加速度・角速度を加えたマルチモーダルセンサによるデータ収集を行い，さらに社交ダンスの動作特性を考慮した特徴設計を行うことで，フィガーの複雑さや遮蔽などの課題を解決したダンスフィガー認識手法を実現した．本稿では特にフィガー認識における分類手法を，4 種類の従来型機械学習による手法，さらに深層学習を用いた手法を加えてそれぞれ検証し，社交ダンスフィガー認識における適切な分類手法選択について評価する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）
巻 2020-MBL-94,
号 32,
p. 1-2,
発行日 2020-02-24
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8817 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL20094032.pdf (1.6 MB)
