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| 講演名 | 2020-03-16 14:40 Egocentric pedestrian motion prediction by separately modeling body pose and position ○Donghao Wu・Takuma Yagi・Yusuke Matsui・Yoichi Sato（the Univ. of Tokyo）  PRMU2019-72 |
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| 抄録 | （和） | We study the problem of forecasting human's motion captured from egocentric videos. We propose a novel learning approach by separately modeling human pose and its corresponding scale and position with two deep learning modules, whose outputs are later combined to make the final prediction. Our proposed method successfully forecasts the position and body pose of the target person with an ideal scale, relieving from the mean convergence problem. The experiment is evaluated based on First-Person Locomotion (FPL) dataset. The predictions show the separate modeling approach has plausible-looking visualization results upon egocentric settings, outperforming the state-of-the-art methods which only consider modeling single pose granularity of human motion that suffers from the mean convergence results. |
| （英） | We study the problem of forecasting human's motion captured from egocentric videos. We propose a novel learning approach by separately modeling human pose and its corresponding scale and position with two deep learning modules, whose outputs are later combined to make the final prediction. Our proposed method successfully forecasts the position and body pose of the target person with an ideal scale, relieving from the mean convergence problem. The experiment is evaluated based on First-Person Locomotion (FPL) dataset. The predictions show the separate modeling approach has plausible-looking visualization results upon egocentric settings, outperforming the state-of-the-art methods which only consider modeling single pose granularity of human motion that suffers from the mean convergence results. | |
| キーワード | （和） | motion forecasting / egocentric vision / human dynamics / deep learning / neural network / / / |
| （英） | motion forecasting / egocentric vision / human dynamics / deep learning / neural network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 481, PRMU2019-72, pp. 39-44, 2020年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-72 | |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2019-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2020-03-16 - 2020-03-17 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安全安心、セキュリティ・防災 |
| 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 | 2020-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Egocentric pedestrian motion prediction by separately modeling body pose and position |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | motion forecasting / motion forecasting |
| キーワード(2)（和/英） | egocentric vision / egocentric vision |
| キーワード(3)（和/英） | human dynamics / human dynamics |
| キーワード(4)（和/英） | deep learning / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | neural network / neural network |
| 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） | Donghao Wu / Donghao Wu / |
| 第1著者 所属（和/英） | The University of Tokyo (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： the Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Takuma Yagi / Takuma Yagi / |
| 第2著者 所属（和/英） | The University of Tokyo (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： the Univ. of Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yusuke Matsui / Yusuke Matsui / |
| 第3著者 所属（和/英） | The University of Tokyo (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： the Univ. of Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Yoichi Sato / Yoichi Sato / |
| 第4著者 所属（和/英） | The University of Tokyo (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： the Univ. of Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-16 14:40:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-72 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.481 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |
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