深層代替学習を用いた人物モーションの3次元自由視点認識システム

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【D】産業応用部門

発行日: 2021/02/01

タイトル(英語): Free-viewpoint Motion Recognition Using Deep Alternative Learning

著者名: 長山　格（琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻・知能情報コース），上原　和加貴（琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻・知能情報コース），城間　康（琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻・知能情報コース），宮里　太也（琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻・知能情報コース）

著者名(英語): Itaru Nagayama (Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus), Wakaki Uehara (Graduate School of Science and Engineering, University of the Ryukyus), Yasushi Shiroma (Graduate School of Science and Engineering, University of the R

キーワード: 機械学習，モーション識別，3DCG，防犯カメラ，深層ニューラルネット，代替学習_x000D_　　machine learning，motion recognition，3DCG，security camera，deep neural network，alternative learning

要約(英語): In this study, we aim to develop a robust motion recognition system for an intelligent video surveillance system, that can be used for security, sports and rehabilitation by using extended alternative learning. A robust motion recognition system is necessary for the automated detection of security incidents by using a machine learning approach. However, to avoid the difficulty of collecting a huge training dataset, we propose an alternative learning approach that trains a deep neural network with a 3D-CG dataset to recognize several motions. We present our experimental results on motion recognition from free-viewpoint videos by using deep learning and alternative learning. The trained deep neural network (DNN) is evaluated using actual videos by classifying the different actions performed by real humans in these videos.

本誌: 電気学会論文誌D（産業応用部門誌） Vol.141 No.2 （2021）　特集：ドローンとロボット組み込み/サスティナブルシステム

本誌掲載ページ: 130-137 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/141/2/141_130/_article/-char/ja/