講演抄録/キーワード |
講演名 |
2006-02-24 10:45
大規模クラスタを用いた高精度なGait認識 ○伊藤 聡・堀田勇樹・金田憲二・南里卓也・下畠康幸・田浦健次朗・大武美保子・佐藤知正(東大)・大津展之(東大/産総研) |
抄録 |
(和) |
ビデオサーベイランスにおいては高精度なgait認識システムが求められる. そのようなものとして, 立体高次局所自己相関(CHLAC)特徴を用いたgait認識技術があるが, 認識対象の大きさが変化する場合には, 認識率が低下するという問題があった. この問題を解決するために, 用いるCHLAC特徴の数を増やすことが考えられる. しかしながら, 特徴数の増加により計算時間は膨大なものとなる. 本研究では, 大規模クラスタと並列化技術を用いて処理時間を削減し, 従来より多くのCHLAC特徴を用いることを試みた. 認識対象のスケール変化が大きいデータに対して実験し, 従来より高精度に認識できることを確認した. |
(英) |
A good video surveillance system needs a high-precise gait recognition method. As such a method, a gait recognition method using cubic higher-order local auto-correlation (CHLAC) features has been proposed. However, in this method a recognition rate is decreased in the case of recognizing various sizes of objects. To overcome this problem, it can be considered to increase the number of CHLAC features, but this requires huge computation time. Our method made it possible to use a larger number of CHLAC features than a traditional CHLAC method by using parallel computing techniques. We applied this method to a data set, which contains objects whose scales change dynamically, and achieved a higher recognition rate than that of the traditional CHLAC method. |
キーワード |
(和) |
動画像認識 / 立体高次局所自己相関特徴 / クラスタ / 並列化 / / / / |
(英) |
Motion recognition / Cubic higher-order local auto-correlation feature / PC cluster / Parallelization / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 615, PRMU2005-217, pp. 91-96, 2006年2月. |
資料番号 |
PRMU2005-217 |
発行日 |
2006-02-17 (TL, PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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