@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00067677,
 author = {浜田, 祐一 and 栗山, 繁 and 向井, 智彦 and Yuichi, Hamada and Shigeru, Kuriyama and Tomohiko, Mukai},
 issue = {9},
 month = {Feb},
 note = {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．, 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.},
 title = {ランダムフォレスト法を用いた人体動作検索},
 year = {2010}
}