隠れマルコフモデルの集団学習を用いた早期行動認識手法の提案とスポーツ動作データ分析への適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS15049

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2015/11/24

タイトル(英語): Early Activity Recognition Method using Boosted Hidden Markov Models - Analysis of Sport Motion Data -

著者名: Zhang Yizhe(大阪大学),Kong Quan(大阪大学),小林 啓太(大阪大学),前川 卓也(大阪大学)

著者名(英語): Yizhe Zhang(Osaka University),Quan Kong(Osaka University),Keita Kobayashi(Osaka University),Takuya Maekawa(Osaka University)

キーワード: 行動認識|パターン認識|Activity recognition|Pattern recognition

要約(日本語): 本稿では，集団学習させた隠れマルコフモデルを用いて，時系列センサデータから行動を早期に認識する手法について述べる．提案手法では，あるフレームにおいて認識に失敗したインスタンス（時系列データ）を次のフレームで正しく認識するように学習したアンサンブル型隠れマルコフモデルを用いて，できるだけ早く高い認識性能で行動を認識することを試みる．また，提案手法を野球投手のピッチングモーションデータに適用し，球種の推定を試みた．

要約(英語): Early Activity Recognition Method using Boosted Hidden Markov Models - Analysis of Sport Motion Data -

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 981 Kバイト