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分散表現を出力するニューラルネットワークモデルを用いた画像内人物の行動認識の検討

分散表現を出力するニューラルネットワークモデルを用いた画像内人物の行動認識の検討

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カテゴリ: 部門大会

論文No: PS5-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Behavior Recognition in Image Processing Using Distributed Representations Neural Network Models

著者名: 岡崎 丈二(日本大学),香取 照臣(日本大学)

著者名(英語): Joji Okazaki (Nihon University),Teruomi Katori (Nihon University)

キーワード: 画像認識|分散表現|行動認識|ためらい行動|image processing|distributed representation|behavior recognition|hesitation behavior

要約(日本語): 大学教育の現場では、学生が質問などの用件で教員を訪ねても研究室の入室をためらう場面が存在する。そのような場面で、学生は入室の可否が判断ができずに研究室付近をうろつく行動を起こすことがある。これは、主に1人で悩んでいることが多いため、本研究では研究室の廊下に監視カメラを設置し人物の行動を認識することで、研究室内にいる人物からの積極的な声掛けを行うことでの解決を目指している。
 これまでのところ、姿勢推定モデルを用いて人物の関節座標を取得し、ニューラルネットワークを作成してOne-Hotベクトルにより行動を認識していた。しかし、One-Hotベクトルは分類数の増加に伴い次元数も増加してしまう。本論文では出力間の類似度も計算可能な分散表現である単語ベクトルを出力とするニューラルネットワークモデルを構成し、より効率的かつ効果的に学生の行動を認識する方法を提案する。

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