Item type |
National Convention(1) |
公開日 |
2023-02-16 |
タイトル |
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タイトル |
部分欠損した骨格データにおけるGANを用いた補間手法に関する検討 |
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 |
人工知能と認知科学 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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秋田大 |
著者所属 |
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秋田大 |
著者所属 |
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秋田大 |
著者所属 |
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秋田大 |
著者所属 |
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エイデイケイ富士システム |
著者所属 |
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エイデイケイ富士システム |
著者所属 |
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エイデイケイ富士システム |
著者名 |
雲, 河晨
中村, 悦郎
景山, 陽一
石沢, 千佳子
加藤, 伸彦
五十嵐, 健
川本, 健
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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 |
近年,労働現場では労働者の高年齢化が進行しており,従事者の安全管理を行うことが必要不可欠である.本研究では,安全管理システムの構築を目的とし,危険行動予測手法の構築を行う.すでに,人物の動画像から抽出した骨格特徴点を利用し,動作予測技術が開発されているが,作業内容や環境状況など複雑な状況により骨格点の取得と補間が必ずしも良好に行われない場合において,動作認識精度のばらつきが発生する課題がある.本稿では,時系列的骨格データを対象として,Generative Adversarial Network (GAN)を用い,複数な行動パターンと視点に基づく部分欠損した骨格点の位置情報を補間する手法および提案手法の有用性の評価に関して検討を行った. |
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 |
AN00349328 |
書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集
巻 2023,
号 1,
p. 73-74,
発行日 2023-02-16
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |