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講演抄録/キーワード
講演名 2024-02-23 16:20
SVMを用いた角度と距離特徴に基づく人の行動認識に関する研究
Cho Nilar PhyoThi Thi ZinPyke TinUniv. of Miyazaki)・Hiromitsu HamaOsaka City Univ.HIP2023-112
抄録 (和) Human action recognition is the important research area in computer vision research area and popular due to its enormous advantages for the human society. The analysis of human behavior includes gesture recognition, human action recognition, human interaction recognition and the recognition of multiple or group people interaction. Many researches about the human recognition actions have come out during these days. But HAR still have a lot of challenges for solving to be able to apply in real-world. In this paper, we proposed simple and effective HAR using the angles and distance as main feature. In our proposed system, we use skeleton joint points information generated by Microsoft Kinect Version 2 sensor and then extract the angles and distance feature according to the joint point information. Finally, we apply SVM over those features in order to implement the human actions recognition system. We have performed a lot of experiments using the video data. According to our experiments, we found that our proposed method achieves the overall accuracy of 99.25% for recognizing the 7 actions and the computational cost of the proposed system is also suitable for implementation the real-time application. 
(英) Human action recognition is the important research area in computer vision research area and popular due to its enormous advantages for the human society. The analysis of human behavior includes gesture recognition, human action recognition, human interaction recognition and the recognition of multiple or group people interaction. Many researches about the human recognition actions have come out during these days. But HAR still have a lot of challenges for solving to be able to apply in real-world. In this paper, we proposed simple and effective HAR using the angles and distance as main feature. In our proposed system, we use skeleton joint points information generated by Microsoft Kinect Version 2 sensor and then extract the angles and distance feature according to the joint point information. Finally, we apply SVM over those features in order to implement the human actions recognition system. We have performed a lot of experiments using the video data. According to our experiments, we found that our proposed method achieves the overall accuracy of 99.25% for recognizing the 7 actions and the computational cost of the proposed system is also suitable for implementation the real-time application.
キーワード (和) 人の行動認識 / 深度カメラ / スケルトン関節点情報 / サポートベクトルマシン / / / /  
(英) 人の行動認識 / 深度カメラ / スケルトン関節点情報 / サポートベクトルマシン / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 386, HIP2023-112, pp. 95-96, 2024年2月.
資料番号 HIP2023-112 
発行日 2024-02-15 (HIP) 
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 HIP2023-112

研究会情報
研究会 HIP ITE-HI VRPSY ASJ-H  
開催期間 2024-02-22 - 2024-02-23 
開催地(和) 那覇市ぶんかテンブス館 
開催地(英)  
テーマ(和) VR心理,ヒューマン情報処理,視覚,聴覚,マルチモーダル,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HIP 
会議コード 2024-02-HIP-HI-VRPSY-H 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) SVMを用いた角度と距離特徴に基づく人の行動認識に関する研究 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) SVMを用いた角度と距離特徴に基づく人の行動認識に関する研究 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 人の行動認識 / 人の行動認識  
キーワード(2)(和/英) 深度カメラ / 深度カメラ  
キーワード(3)(和/英) スケルトン関節点情報 / スケルトン関節点情報  
キーワード(4)(和/英) サポートベクトルマシン / サポートベクトルマシン  
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) Cho Nilar Phyo / Cho Nilar Phyo /
第1著者 所属(和/英) University of Miyazaki (略称: Univ. of Miyazaki)
University of Miyazaki (略称: Univ. of Miyazaki)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Thi Thi Zin / Thi Thi Zin /
第2著者 所属(和/英) University of Miyazaki (略称: Univ. of Miyazaki)
University of Miyazaki (略称: Univ. of Miyazaki)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Pyke Tin / Pyke Tin /
第3著者 所属(和/英) University of Miyazaki (略称: Univ. of Miyazaki)
University of Miyazaki (略称: Univ. of Miyazaki)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Hiromitsu Hama / Hiromitsu Hama /
第4著者 所属(和/英) Osaka City University (略称: Osaka City Univ.)
Osaka City University (略称: Osaka City Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-02-23 16:20:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 HIP 
資料番号 HIP2023-112 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.386 
ページ範囲 pp.95-96 
ページ数
発行日 2024-02-15 (HIP) 


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