著者

Ohmura Hayato Kitasuka Teruaki Aritsugi Masayoshi オオムラ ハヤト キタスカ テルアキ アリツギ マサヨシ 大村 勇人 北須賀 輝明 有次 正義

出版者

Springer

雑誌

Lecture Notes in Computer Science (ISSN:03029743)

巻号頁・発行日

vol.6884, pp.53-62, 2011

被引用文献数

1

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In this paper, we introduce a Web browsing behavior recording system for research. Web browsing behavior data can help us to providesophisticated services for human activities, because the data must indicate characteristics ofWeb users.We discuss the necessity of the data with potential benefits, and develop a system for collecting the data as an add-on for Firefox. We also report some results of preliminary experiments to test its usefulness in analyses on human activities in this paper.

著者

天笠 俊之 有次 正義 金森 吉成

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 = IPSJ Magazine (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.42, no.10, pp.972-979, 2001-10-15

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データベースの応用の1つに,時間的に変化するデータ(時制データ; temporal data)の管理が挙げられる.時制データベースではデータの更新履歴を検索・操作するため,データの更新や削除は仮想的に行われ,データベース内に蓄積されるデータ量は常に増え続けるという特徴がある.このため,時制データを高速に検索するための索引は,この特徴を考慮したものになる.

著者

高田 憲一 北須賀 輝明 有次 正義

雑誌

研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.9, pp.1-7, 2012-07-07

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本研究では,マーカーレスモーションキャプチャ装置として Kinect for Xbox360 を用いて,歩容によって家庭内で個人識別する方法を検討する.カメラに映る歩行の向きが変わると見え方が変わるが,モーションキャプチャ装置から 3 次元の骨格データが取得できるため,それを辞書データと同じ向きの歩容に変換することで,個人識別できると考え調査した.識別には機械学習 (サポートベクタマシン) を使用し,10 分割交差検定で評価する.ひとつの向きの歩容で識別したときには 10 人のデータで 82.4% の精度で識別できた.カメラの光軸に対して 45 度の歩容を 90 度の歩容に見えるように変換し識別したが,精度は低かった.そのため,様々な角度の組合せで同時に歩容を撮影したところ,90 度の歩容では骨格のずれが大きいことがわかった.In this work, we examine to recognize household members by gait using Kinect for Xbox360 as a markerless motion capture device. We thought and examined that could recognize members with gait of a various direction by converting to look like the gait of the same direction as the dictionary data, because we could acquire of skleton data as three dimensional data. We show 10 people identification accuracy of 82.4% with a support vector machine classifier in gaits of one direction. It was converted to look like the walking gait of 45 degrees to 90 degrees from the optical axis of camera, individual identification accuracy was low. Therefore, we compared the two gaits that were captured at the same time. And it was revealed that the gap of skeleton data was big by the gait of 90 degrees.