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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-04 14:25 姿勢推定モデルに基づくスポーツ動画の動作分類 ○佐藤荘一朗・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2020-76 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，姿勢推定モデルに基づくスポーツ動画の動作分類について述べる．具体的には，PoseNetを用いて17種類の人間の骨格の推定座標を出力し，推定座標の推移を表現した特徴量を導入した．これに加えて，骨格の推定座標に基づく動画フレームのクロップを行ったものを従来モデルを拡張した幾つかのDNNモデルへの入力に使用した．この姿勢推定モデルに基づく動作分類のための提案手法をMediaEval2020 Sports Video Classificationタスクで提供されたデータに適用した． |
| （英） | In this paper, we propose a motion classification method of sports videos based on a posture estimation model.Specifically, we introduced features to estimate the coordinates of 17 types of human skeletons, representing the transition of the estimated coordinates, which in turn were generated by PoseNet. In addition to this, we cropped the video frames based on the estimated coordinates of the skeleton were used as input to several DNN models that extended the conventional models. The proposed method for motion classification based on this posture estimation model was applied to the data provided by the MediaEval2020 Sports Video Classification task. | |
| キーワード | （和） | 動画認識 / 姿勢推定モデル / 深層学習 / 3D CNN / / / / |
| （英） | Video Action Recognition / Human Pose Estimation / Deep Learning / 3D CNN / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-76, pp. 41-46, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-76 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (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 | PRMU2020-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 姿勢推定モデルに基づくスポーツ動画の動作分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Leveraging Human Pose Estimation Model for Sports Video Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 動画認識 / Video Action Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 姿勢推定モデル / Human Pose Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 3D CNN / 3D CNN |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 佐藤 荘一朗 / Soichiro Sato / サトウ ソウイチロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 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 | 2021-03-04 14:25:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-76 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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