代替学習による3次元CG歩行モデルの頑健なモーションパターン判別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18057

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/26

タイトル(英語): A Study on Robust Motion Recognition by Using 3DCG 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: 機械学習|挙動認識|人工知能|モーションキャプチャ|防犯カメラ|代替学習|Machine Learning|Motion Recognition|Artificial Intelligence|Motion Capture|Security Camera|Alternative Learning

要約(日本語): 本研究では、防犯カメラやスポーツ、身体リハビリテーション、日常作業での安全確保など、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と代替学習を用いた挙動認識システムの開発を試みる。特に、微妙な差異の挙動に対する識別機能を実現するため、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 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.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,840 Kバイト