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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-03-18 15:00 構造化階層的隠れマルコフモデルとスケルトンデータを用いた行動認識 ○澤田智治・前田新一・石井 信（京大）  NC2013-141 |
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| 抄録 | （和） | 画像処理に基づく行動認識技術を日常生活支援に利用することを考えた場合、日常生活中に起こりうる多 種多様な行動を認識する必要がある。これまでの研究において、各々の行動は姿勢の時系列で与えられるとし、全体 を隠れマルコフモデルによりモデル化することが行われてきたが、多様な行動の認識を行うためには隠れ状態の増加 に応じて必然的にパラメータ数が増加し、結果として、計算量の増加と共に、データ量が少ない場合の過学習を招く。 本研究では、多様な行動を認識するために、行動の階層的表現を利用したモデルを提案する。すなわち、人の全身行 動が身体の各部位の行動の組み合わせにより表現されると考え、身体の部位ごとの隠れマルコフモデルを統合した全 身行動の階層化モデルに加え、身体部位における観測の間に相関をもたせた構造化階層的隠れマルコフモデルを提案 する。身体の姿勢を表現するのに適したスケルトン表現と構造化階層的隠れマルコフモデルの併用により、多種の行 動のクラス分類において高い認識精度が達成できることを示す。 |
| （英） | Recognition of human activities nowadays is used not only for monitoring system, but also interface, motion analysis of skilled players and nursing. It is further desired to recognize a larger variety of activities to support human ’s daily life. In the existing studies, human motions have been represented via a Hidden Markov Model assuming each motion consists of series of poses. However, an increase in the number of motion classes, especially in daily life, leads to an increase in the parameter number, hence to increasing computational burden and over-fitting to fairly small amount of available data. In this report, we propose a Structured Hierarchical Hidden Markov Model to exploit the hierarchical representation of motions and correlation between body parts. When applied to human-body skeleton time-series measured by Kinect cameras, our method showed reasonably good recognition performance especially in recognition tasks consisting of many behavioral classes. |
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| キーワード | （和） | 行動認識 / スケルトンデータ / 隠れマルコフモデル / / / / / |
| （英） | Motion recognition / skeleton / Hidden Markov Model / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 500, NC2013-141, pp. 305-310, 2014年3月. | |
| 資料番号 | NC2013-141 | |
| 発行日 | 2014-03-10 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2013-141 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2014-03-17 - 2014-03-18 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME,一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2014-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 構造化階層的隠れマルコフモデルとスケルトンデータを用いた行動認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Activity Rcognition with Skeleton-data and Structured Hierarchical Hidden Markov Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動認識 / Motion recognition |
| キーワード(2)（和/英） | スケルトンデータ / skeleton |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov Model |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 智治 / Tomoji Sawada / サワダ トモジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 新一 / Shin-ichi Maeda / マエダ シンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石井 信 / Shin Ishii / イシイ シン |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-03-18 15:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2013-141 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.500 |
| ページ範囲 | pp.305-310 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-03-10 (NC) |
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