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One fine body…

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  1. 研究報告
  2. デジタルコンテンツクリエーション(DCC)
  3. 2022
  4. 2022-DCC-030

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216009
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216009
1cdba142-ebbc-4ddd-88e2-9d9516499e84
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DCC22030029.pdf IPSJ-DCC22030029.pdf (2.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-01-13
タイトル
タイトル 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
タイトル
言語 en
タイトル Features Based on Joint Angle Transition for Classifying Human Motion Time Series
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 学習・分類
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
東海大学
著者所属
東海大学
著者所属
東海大学
著者所属
東海大学
著者所属(英)
en
Tokai University
著者所属(英)
en
Tokai University
著者所属(英)
en
Tokai University
著者所属(英)
en
Tokai University
著者名 南, 直輝

× 南, 直輝

南, 直輝

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小西, 一輝

× 小西, 一輝

小西, 一輝

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皆川, 拓海

× 皆川, 拓海

皆川, 拓海

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今村, 誠

× 今村, 誠

今村, 誠

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著者名(英) Naoki, Minami

× Naoki, Minami

en Naoki, Minami

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Kazuki, Konishi

× Kazuki, Konishi

en Kazuki, Konishi

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Takumi, Minakawa

× Takumi, Minakawa

en Takumi, Minakawa

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Makoto, Imamura

× Makoto, Imamura

en Makoto, Imamura

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 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
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12628338
書誌情報 研究報告デジタルコンテンツクリエーション(DCC)

巻 2022-DCC-30, 号 29, p. 1-7, 発行日 2022-01-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8868
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
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Ver.1 2025-01-19 15:57:59.031650
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