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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. 2024
  4. 2024-CVIM-238

物理シミュレータを用いた姿勢整合損失による人軌跡予測

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234134
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234134
87d1a9f9-7cae-4c5a-8ce2-afea7e3440bd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24238003.pdf IPSJ-CVIM24238003.pdf (2.1 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-05-08
タイトル
タイトル 物理シミュレータを用いた姿勢整合損失による人軌跡予測
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション1(PRMU)
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
豊田工業大学
著者所属
豊田工業大学
著者所属
豊田工業大学
著者所属
京都工芸繊維大学
著者所属
豊田工業大学
著者名 武次, 広夢

× 武次, 広夢

武次, 広夢

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大羽, 剛瑠

× 大羽, 剛瑠

大羽, 剛瑠

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前田, 孝泰

× 前田, 孝泰

前田, 孝泰

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延原, 章平

× 延原, 章平

延原, 章平

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浮田, 宗伯

× 浮田, 宗伯

浮田, 宗伯

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 人軌跡予測はソーシャルロボットや自動運転等の応用先を持ち,盛んに研究されてきた.ただし,多くの従来手法には(1)入力を単なる2次元座標の系列に頼っており,人体動作として不自然な軌跡を出力する場合がある,(2)過去軌跡が十分に得られることを仮定しており,観測が不足している場合に正確な軌跡予測が困難となる,という課題がある.これらの問題に対して観測姿勢を入力に加えるアプローチが提案されているものの,それらの手法では観測姿勢と予測軌跡との整合性を担保できない.そこで提案手法では,軌跡予測器の学習に新規の損失である姿勢整合損失を組み込むことを提案する.姿勢整合損失は,予測軌跡に対応する歩行姿勢を物理シミュレータで学習された価値関数によって評価し,人体の身体性に基づいて予測軌跡の整合性を定量化する.実験では,提案する姿勢整合損失の導入により,特に観測が不足している場合において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 2024-CVIM-238, 号 3, p. 1-6, 発行日 2024-05-08
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 09:53:26.434933
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