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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

容姿・姿勢特徴の合成による歩容画像のデータ拡張

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234184
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234184
0d6a0a13-dbd9-4b1c-adad-2d9f22e0e9c6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24238053.pdf IPSJ-CVIM24238053.pdf (2.0 MB)
 2026年5月8日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, 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 容姿・姿勢特徴の合成による歩容画像のデータ拡張
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 (CVIM)
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
広島市立大学
著者所属
広島市立大学
著者所属
立命館大学
著者所属(英)
en
Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Ritsumeikan University
著者名 村上, 斗吾

× 村上, 斗吾

村上, 斗吾

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原田, 翔太

× 原田, 翔太

原田, 翔太

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満上, 育久

× 満上, 育久

満上, 育久

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,機械学習における歩容からの属性識別のために,容姿と姿勢特徴の合成によるデータ拡張の手法を提案する.機械学習によって歩容から高精度に属性を識別するためには,多様かつ大量の歩容画像の学習データが必要である.しかし,そのような学習データの収集には大きなコストを伴うため,低コストで学習データを増やす方法が求められる.そこで本研究では,既存の歩容画像から髪型や体型の容姿特徴,腕や足の振りの姿勢特徴を抽出し,異なる人物のそれらの特徴を合成した画像によって,低コストで学習データを増やす(データ拡張)手法を提案する.実験では,歩容画像からの年齢分類を実施し,データ拡張による分類精度の変化から提案手法の効果を調べた.実験結果より,提案手法によって分類精度が向上し,その有効性を確認した.
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 53, p. 1-5, 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 09:52:32.364668
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