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講演抄録/キーワード
講演名 2023-11-17 09:20
人物3次元姿勢逐次予測のためのRecurrent Graph Convolutional Network
藤田倫弘川西康友理研PRMU2023-33
抄録 (和) 関節点の3次元座標の組で表される人物の3次元姿勢の系列からその先の時刻における姿勢系列を正確に予測するために,グラフ畳み込みネットワークを用いた手法が近年注目を集めている.しかしグラフ畳み込みを用いた多くの既存手法では入力系列のすべてから1つの特徴量を抽出して一度に予測するため,予測に必要な時間計算量及び空間計算量が高く,入出力処理の待ち時間が長いという問題点がある.本発表では,小さい計算量で時系列を逐次処理可能なRNNの利点に着目し,グラフ構造を持つ時系列データを逐次処理することが可能なRecurrent Graph Convolutional Networkとそれを用いる姿勢予測手法を提案し,計算量と待ち時間の改善を試みる. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 姿勢予測 / 3次元骨格 / グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN) / リカレントニューラルネットワークワーク(RNN) / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 266, PRMU2023-33, pp. 97-102, 2023年11月.
資料番号 PRMU2023-33 
発行日 2023-11-09 (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 PRMU2023-33

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IPSJ-DCC IPSJ-CGVI  
開催期間 2023-11-16 - 2023-11-17 
開催地(和) 鳥取県立生涯学習センター(県民ふれあい会館) 
開催地(英)  
テーマ(和) 人を表現・理解するためのCG/DCC/CV/PR技術 
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 2023-11-PRMU-CVIM-DCC-CGVI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 人物3次元姿勢逐次予測のためのRecurrent Graph Convolutional Network 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study of Recurrent Graph Convolutional Network for Sequential Prediction of 3D Human Skeleton Sequence 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 姿勢予測 /  
キーワード(2)(和/英) 3次元骨格 /  
キーワード(3)(和/英) グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN) /  
キーワード(4)(和/英) リカレントニューラルネットワークワーク(RNN) /  
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) 藤田 倫弘 / Tomohiro Fujita / フジタ トモヒロ
第1著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
RIKEN (略称: RIKEN)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川西 康友 / Yasutomo Kawanishi / カワニシ ヤストモ
第2著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
RIKEN (略称: RIKEN)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-11-17 09:20:00 
発表時間 90分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2023-33 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.266 
ページ範囲 pp.97-102 
ページ数
発行日 2023-11-09 (PRMU) 


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