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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-230

深層指差し方向推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217836
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217836
f146d27b-b4b2-4057-b083-c1378d35fa6e
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230023.pdf IPSJ-CVIM22230023.pdf (17.0 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 2022-05-05
タイトル
タイトル 深層指差し方向推定
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 卒論スポットライトセッション
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
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
理化学研究所
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者所属
京都大学大学院情報学研究科
著者名 中村, 周

× 中村, 周

中村, 周

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野中, 聡馬

× 野中, 聡馬

野中, 聡馬

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川西, 康友

× 川西, 康友

川西, 康友

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延原, 章平

× 延原, 章平

延原, 章平

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西野, 恒

× 西野, 恒

西野, 恒

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 人間が興味や注意を表すジェスチャである指差しの方向を自動で推定することは,人間の意図の理解において重要な課題である.既存の研究では,深度カメラや複数台のカメラで近距離から撮影された画像に対し推定を行っているが,指差し推定を実用化するためには,監視カメラのような遠方から撮影された低解像度な単眼 RGB 画像に対する推定を実現する必要がある.このためには,特徴量をデータから直接学習することができる畳み込みニューラルネットワークが有効である.本研究では,写実的な指差しの画像とその方向の真値を持つデータセットを自動で作成する手法を 3 種類提案し,作成したデータセットでネットワークを訓練・評価した.評価実験の結果,複数種の訓練データを使用することで性能が向上することを確認した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2022-CVIM-230, 号 23, p. 1-8, 発行日 2022-05-05
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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 15:21:43.810132
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