講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-01-18 09:30
人物行動モデルによる軌跡のセマンティックセグメンテーション ○小川大輔・玉木 徹・Bisser Raytchev・金田和文(広島大) PRMU2017-112 MVE2017-33 |
抄録 |
(和) |
軌跡のクラスタリングや分類などの多くの場合では,計算の前処理として軌跡の分割が用いられる.本稿では,学習済みの行動モデルに基づく,軌跡のセマンティックセグメンテーション手法を提案する.提案手法ではまず,画像から複数の行動モデルを学習する.その後,学習済みの行動モデルと隠れマルコフモデルを用いることで, 軌跡のセグメンテーションを行う.推定精度の検証には,軌跡の実データと合成データを用い,一般的な軌跡の分割手法である Ramer-Douglas-Peucker アルゴリズムと比較することで,提案手法の有効性を示す. |
(英) |
In many cases, such as trajectories clustering and classification, we often divide a trajectory into segments as preprocessing. In this paper, we propose a trajectory semantic segmentation method based on learned behavior models. In the proposed method, we learn some behavior models from video sequences. Next, using learned behavior models and a hidden markov model, we segment a trajectory into semantic segments. Comparing with the Ramer-Douglas-Peucker algorithm, we show the effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
軌跡データマイニング / 行動解析 / セマンティックセグメンテーション / ベイズ推定 / 隠れマルコフモデル / / / |
(英) |
trajectory data mining / behavior analysis / semantic segmentation / bayesian inference / hidden markov model / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 391, PRMU2017-112, pp. 1-7, 2018年1月. |
資料番号 |
PRMU2017-112 |
発行日 |
2018-01-11 (PRMU, MVE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2017-112 MVE2017-33 |
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