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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-12-04 15:45 Discoverying Appearance-based Grasp Structures with Wearable Cameras ○Minjie Cai（Univ. of Tokyo）・Kris M. Kitani（Carnegie Mellon Univ.）・Yoichi Sato（Univ. of Tokyo）  CNR2014-26 |
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| 抄録 | （和） | Our goal is to automatically recognize hand grasps and to discover the visual structures (relationships) between hand grasp using wearable cameras. Wearable cameras provide a first-person perspective which enables continuous visual hand grasp analysis of everyday activities. In contrast to previous work focused on manual analysis of first-person videos of hand grasps, we propose a fully automatic vision-based approach for grasp analysis. A set of grasp classifiers are trained for discriminating between different grasp types based on large margin visual predictors. Building on the output of these grasp classifiers, visual structures among hand grasps are learned based on an iterative discriminative clustering procedure. We evaluated our approach on real-world data taken from a machinist. The average F1 score of our grasp classifiers achieves over 0.40 for the real-world grasp dataset. Analysis of real-world video shows that it is possible to automatically learn intuitive visual grasp structures that are consistent with expert-designed grasp taxonomies. |
| （英） | Our goal is to automatically recognize hand grasps and to discover the visual structures (relationships) between hand grasp using wearable cameras. Wearable cameras provide a first-person perspective which enables continuous visual hand grasp analysis of everyday activities. In contrast to previous work focused on manual analysis of first-person videos of hand grasps, we propose a fully automatic vision-based approach for grasp analysis. A set of grasp classifiers are trained for discriminating between different grasp types based on large margin visual predictors. Building on the output of these grasp classifiers, visual structures among hand grasps are learned based on an iterative discriminative clustering procedure. We evaluated our approach on real-world data taken from a machinist. The average F1 score of our grasp classifiers achieves over 0.40 for the real-world grasp dataset. Analysis of real-world video shows that it is possible to automatically learn intuitive visual grasp structures that are consistent with expert-designed grasp taxonomies. | |
| キーワード | （和） | Hand grasp / Recognition / First-person vision / / / / / |
| （英） | Hand grasp / Recognition / First-person vision / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 351, CNR2014-26, pp. 49-54, 2014年12月. | |
| 資料番号 | CNR2014-26 | |
| 発行日 | 2014-11-27 (CNR) | |
| 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 | CNR2014-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR |
| 開催期間 | 2014-12-04 - 2014-12-04 |
| 開催地（和） | 東京大学山上会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人間と機械の恊働過程から生まれる知のコンピューティング技術、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CNR |
| 会議コード | 2014-12-CNR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discoverying Appearance-based Grasp Structures with Wearable Cameras |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Hand grasp / Hand grasp |
| キーワード(2)（和/英） | Recognition / Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | First-person vision / First-person vision |
| 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） | 蔡 敏捷 / Minjie Cai / サイ ミンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木谷 クリス 真実 / Kris M. Kitani / キタニ クリス マコト |
| 第2著者 所属（和/英） | カーネギーメロン大学 (略称： カーネギーメロン大) Carnegie Mellon University (略称： Carnegie Mellon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 洋一 / Yoichi Sato / サトウ ヨウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-12-04 15:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | CNR |
| 資料番号 | CNR2014-26 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.351 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-11-27 (CNR) |
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