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アイテム
ランダムフォレスト法を用いた人体動作検索
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/67677
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/67677e14c646a-6a5f-45fa-87a1-ddab010350a9
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CG10138009.pdf (409.9 kB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-02-04 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | ランダムフォレスト法を用いた人体動作検索 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Human motion retrieval using random forest | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人体動作 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 豊橋技術科学大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 豊橋技術科学大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 豊橋技術科学大学／現在，株式会社スクウェア・エニックス | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Toyohashi University of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Toyohashi University of Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Toyohashi University of Technology / Presently with SQUARE ENIX CO., LTD. | ||||||||
| 著者名 |
浜田, 祐一
栗山, 繁
向井, 智彦
× 浜田, 祐一 栗山, 繁 向井, 智彦
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| 著者名(英) |
Yuichi, Hamada
Shigeru, Kuriyama
Tomohiko, Mukai
× Yuichi, Hamada Shigeru, Kuriyama Tomohiko, Mukai
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では人体動作データをクエリとして用い，類似した動作データを効率的に検索する手法を提案する．本手法では同じ意味を含むデータを検出するために，演技者の体形差や体力差等の影響を受けにくい相対的な多数個の動作特徴を用いる．そして，個人的な揺らぎや測定誤差を含むデータを高精度に識別できる機構をランダムフォレスト法を用いて構築する．大量のデータを用いた実験により，時間長 100 分程度の様々な動作に対して高い識別精度を確認した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This article proposes a method of efficiently retrieving similar motions from a motion sample (or query). For detecting the data of the same contents, our method introduces many relative features that are independent of the difference in performer's body such as proportion and strength. We then compose the mechanism with the random forest method for accurately classifying the data that have personal uctuation and measurement error. We confirmed the high classification accuracy through the experiment with a variety of motions. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10100541 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告グラフィクスとCAD（CG） 巻 2010-CG-138, 号 9, p. 1-6, 発行日 2010-02-04 |
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| 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 | |||||||
