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| 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 |
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| 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 |
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 | PRMU2017-112 MVE2017-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2018-01-18 - 2018-01-19 |
| 開催地（和） | 大阪府立大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | AR，VR関連技術とその応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2018-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Trajectory semantic segmentation based on behavior models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 軌跡データマイニング / trajectory data mining |
| キーワード(2)（和/英） | 行動解析 / behavior analysis |
| キーワード(3)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / semantic segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ推定 / bayesian inference |
| キーワード(5)（和/英） | 隠れマルコフモデル / hidden markov model |
| 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） | 小川 大輔 / Daisuke Ogawa / オガワ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 玉木 徹 / Toru Tamaki / タマキ トオル |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Bisser Raytchev / Bisser Raytchev / ライチェフ ビセル |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金田 和文 / Kazufumi Kaneda / カネダ カズフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-18 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-112, MVE2017-33 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.391(PRMU), no.392(MVE) |
| ページ範囲 | pp.1-7 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |
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