講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-11-14 15:45
エッジ,クラウド間の分散処理に向けたポーズデータを用いた動作識別手法の調査 ○高崎智香子(お茶の水女子大)・竹房あつ子(NII)・中田秀基(産総研)・小口正人(お茶の水女子大) CPSY2019-43 |
抄録 |
(和) |
センサの発達やクラウドコンピューティングの普及により,一般家庭で取得,蓄積した動画像が子供やお年寄りの見守りサービスや防犯対策,セキュリティに活用されるようになってきた.
しかし,家庭のセンサで取得した動画像をリアルタイムに機械学習を用いて解析するにはデータサイズと解析計算量が大きく,サーバやストレージを用いてデータの分析や蓄積を行う必要がある.
本研究では,センサ側で姿勢推定ライブラリOpenPoseを使って前処理を行い,動画像から特徴量を抽出してデータ量を削減した後,クラウドでその特徴量データを収集して機械学習を用いて動作の識別を行うことで処理遅延,プライバシ,通信コストの問題に対処する.
前処理によりもとの動画像に含まれていた情報量が大幅に失われてしまうため,特徴量のみでどの程度の精度で学習や推論ができるのかについて調査した.
各動画から取得した10枚の画像の特徴量データを使用して動作の識別を行ったところ,
各手法において80%以上の精度で動作を識別することが可能であることがわかり,LSTMを用いた動作識別の精度が最もよくなることがわかった. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
機械学習 / 深層学習 / 分散処理 / OpenPose / Keras / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 286, CPSY2019-43, pp. 7-12, 2019年11月. |
資料番号 |
CPSY2019-43 |
発行日 |
2019-11-07 (CPSY) |
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) |
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