深層学習を用いた3次元CG歩行モデルにおける運動モーション識別の研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18050

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/09/03

タイトル(英語): A Study on Motion Recognition by Using 3D-CG Pedestrian Model and Alternative Learning

著者名: 上原 和加貴(琉球大学),土谷 真一(琉球大学),宮里 太也(琉球大学),長山 格(琉球大学)

著者名(英語): Wakaki Uehara(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Shin-ichi Tsutiya(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus),Takaya Miyazato(Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus)

キーワード: 動画像|挙動認識|深層学習|防犯カメラ|機械学習|代替学習|Moving Picture|Motion Recognition|Deep Learning|Security Camera|Machine Learning|Alternative Learning

要約(日本語): 本研究では、防犯カメラやスポーツ、身体リハビリ、日常での安全確保など、多方面にわたって応用できるモーション認識システムを実現するため深層学習を用いた挙動認識システムの開発を試みる。挙動認識システムは防犯カメラ等様々な分野において重要であるが未だ十分な物は存在しない。本研究では運動中の人物の動き・モーションを3DCGで生成した歩行の動画像を用いて深層学習と代替学習を行い、挙動識別システムの作成を試みる。

要約(英語): In this study, we aim to develop robust motion recognition system for an intelligent video surveillance system, sports and rehabilitation by using alternative learning. To avoid the difficulty over collection of huge training data, we show alternative learning approach that train neural network by using 3D-CG data to recognize several motions and some experimental results.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 543 Kバイト