@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00215874,
 author = {南, 直輝 and 小西, 一輝 and 皆川, 拓海 and 今村, 誠 and Naoki, Minami and Kazuki, Konishi and Takumi, Minakawa and Makoto, Imamura},
 issue = {29},
 month = {Jan},
 note = {スポーツ，ヘルスケア，工場での生産活動，および，監視などの分野で，深度センサや加速度センサを用いた人間の動作解析方式がさかんに研究されるようになった．従来の多くの研究では，特定の動作毎にカスタマイズされた特徴量が用いられることが多かった．そこで，多様な動作の分類する識別力をもった一般的な特徴量セットとして，関節特徴マップを提案する．関節特徴マップとは，関節と関節とを結ぶベクトルのなす角である関節角度の時間遷移によって動作を特徴づける素性のセットであり，関節を適切に選択することによって多様な動作を識別できるようになる．本稿では，関節特徴マップを用いた動作分類方式を提案すると共に，典型的な 10 種のストレッチ動作を対象として，動作分類が可能であることを示す．, Human motion analysis using depth sensors or accelerometers have been actively studied in sports, healthcare, factory production and surveillance. Most existing works use specifically designed features depending on target motions. This paper proposes universal features called joint-feature-map to discriminate whole body motions. Joint feature map is a set of time transition of joint angles, which are described with the angles formed by vectors from one joint to another joint. Various possible selections of joints enable joint-feature-map to discriminate variety of motions. This paper proposes a joint-feature-map based motion classification method and shows that our method can discriminate 10 typical whole body stretch motions},
 title = {動作時系列の分類のための関節位置に基づく特徴量について},
 year = {2022}
}