著者

松本 鮎美 三上 弾 木全 英明

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J101-D, no.10, pp.1448-1461, 2018-10-01

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本論文では,スポーツ映像を対象として,動作中のイベントの発生タイミングを時間的に詳細に検出することを目指し,映像を疑似的に高フレームレート化した上で,高フレームレート化された映像からイベントを検出する手法を提案する.一般的に,スポーツの動作は非常に高速である.例えば野球において投手のボールのリリースタイミングを分析することを考えると,フレームとフレームの間で撮影されていない可能性がある.一般的な映像からのイベント検出手法の時間分解能は映像のフレームレートに制約されてしまう.この問題を解決するために我々は,低次元特徴に着目し,低次元特徴空間における映像の疑似高フレームレート化による高い時間分解能でのイベントタイミング検出方法を提案する.これは,映像をダイナミックスを保持したまま低次元特徴空間へマッピングするものであり,これにより高フレームレート化が容易となり,フレームレートより詳細なレベルでのイベントのタイミング検出が可能となる.更に,クラスタリングによるアノテーションを行うデータの自動抽出と,ストリームデータに対する逐次的なアノテーションの導入により,実環境での利用への拡張を行う.

著者

松本鮎美 ウ小軍 松浦宣彦

雑誌

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, pp.683-690, 2011-07-20

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動的システムをモデル化する際には,一つのシステムに対して一つのモデルを用いるのが一般的である.しかし,このような事前モデルを用いて観測データからシステムの状態推定を行う場合,観測条件の変動などにより推定誤差が大きくなる傾向にある.これは,観測データの欠落や変動のためである.本研究では,観測データの変動によって起こる推定誤差の低減を目指し,事前モデルを構築する際に,学習データから部分的なデータを取り出し,全体データと部分データのそれぞれに対してモデル化を行う.さらにそれらの複数のモデルに対して関連付けを行うことで,一つの動的システムに対して階層的なモデル構築を行う方法を提案する.本論文では,この階層的モデルを人物の3次元動作推定に適用し,観測データの欠落や観測条件の変動にも安定して3次元動作推定が可能であることを確認した.