講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-05 15:10
[ポスター講演]3D-Skeleton-Based Human Action Recognition with a Combination of Random Convolutional Networks and Echo State Networks ○Zhiqiang Tong・Gouhei Tanaka(Univ. of Tokyo) IBISML2018-99 |
抄録 |
(和) |
Recognition of human action patterns from sequential data has been intensively studied in recent years. Although many machine learning methods have been applied to this task, it is demanded to reduce their computational costs. In this study, we present a method with fast learning process for pattern classification from 3D skeleton-based human action dataset. Our method consists of three parts, including the preprocessing part for reducing the dimension of the input data, the untrained convolutional neural network part for extracting features, and the echo state network part for classifying the patterns. Our method is compared with other existing methods in terms of classification accuracy and training cost. The presented method is beneficial in its simple and fast training process, showing a potential for applications to other temporal patterns. |
(英) |
Recognition of human action patterns from sequential data has been intensively studied in recent years. Although many machine learning methods have been applied to this task, it is demanded to reduce their computational costs. In this study, we present a method with fast learning process for pattern classification from 3D skeleton-based human action dataset. Our method consists of three parts, including the preprocessing part for reducing the dimension of the input data, the untrained convolutional neural network part for extracting features, and the echo state network part for classifying the patterns. Our method is compared with other existing methods in terms of classification accuracy and training cost. The presented method is beneficial in its simple and fast training process, showing a potential for applications to other temporal patterns. |
キーワード |
(和) |
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(英) |
Reservoir computing / pattern recognition / computer vision / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-99, pp. 411-417, 2018年11月. |
資料番号 |
IBISML2018-99 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
ISSN |
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 |
IBISML2018-99 |
研究会情報 |
研究会 |
IBISML |
開催期間 |
2018-11-05 - 2018-11-07 |
開催地(和) |
北海道民活動センター(かでる2.7) |
開催地(英) |
Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) |
テーマ(和) |
情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) |
テーマ(英) |
Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IBISML |
会議コード |
2018-11-IBISML |
本文の言語 |
英語 |
タイトル(和) |
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サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
3D-Skeleton-Based Human Action Recognition with a Combination of Random Convolutional Networks and Echo State Networks |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
/ Reservoir computing |
キーワード(2)(和/英) |
/ pattern recognition |
キーワード(3)(和/英) |
/ computer vision |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
トウ シキョウ / Zhiqiang Tong / トウ シキョウ |
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) |
田中 剛平 / Gouhei Tanaka / タナカ ゴウヘイ |
第2著者 所属(和/英) |
東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. of Tokyo) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-11-05 15:10:00 |
発表時間 |
180分 |
申込先研究会 |
IBISML |
資料番号 |
IBISML2018-99 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.284 |
ページ範囲 |
pp.411-417 |
ページ数 |
7 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
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