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) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第21著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第21著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第22著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第22著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第23著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第23著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第24著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第24著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第25著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第25著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第26著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第26著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第27著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第27著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第28著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第28著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第29著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第29著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第30著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第30著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第31著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第31著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第32著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第32著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第33著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第33著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第34著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第34著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第35著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第35著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第36著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
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 |
6 |
発行日 |
2023-11-09 (PRMU) |