著者

遠藤 めぐみ 柳 宇 鍵 直樹 星野 芳昭 米川 一弘 田浦 浩之 西川 昌克 横山 貴紀

出版者

公益社団法人 空気調和・衛生工学会

雑誌

空気調和・衛生工学会大会 学術講演論文集 平成24年 (ISSN:18803806)

巻号頁・発行日

pp.1447-1450, 2012-08-20 (Released:2017-08-31)

著者

吉岡 泰智 渡辺 俊典 古賀 久志 横山 貴紀

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.90, no.1, pp.83-93, 2007-01-01

被引用文献数

1

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ビデオの内容を自動認識する技術は,監視,圧縮,要約など応用範囲が広い.認識対象を想定してそのモデルを人手や学習によって事前準備しておくというのが伝統的画像認識手法であるが,事前に想定できない多様な内容を含み,かつデータ量も膨大なビデオには十分対応できない.対策として,事前のモデル設定なしにビデオを観測しながらモデルの獲得と認識とを行う機構が望まれる.更にリプレイ時間や記憶のコストを削減するためにはワンパスで実時間性を備えたオンラインリアルタイム処理が理想である.本論文では,このような機能を備えたビデオ内動作オブジェクト自動認識システムを提案する.人の行動を撮影したビデオのみを与えて,歩く,座る,などの基本動作の獲得と認識とが完全自動で行えることを示す.

著者

齋藤 裕明 古賀 久志 渡辺 俊典 横山 貴紀

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.97, pp.7-12, 2006-06-08

被引用文献数

1

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木は半構造データや遺伝子情報など多様なオブジェクト表現に用いることが出来るデータ構造であり、パターン認識や情報検索を行う為には木間の類似度を求める技術が重要である。木間類似度としては、2つの木をノードの挿入、削除、置換によって一致させる際の木編集距離を非類似度とする方法がある。木編集距離は木の構造の類似性と内容(ラベル)の類似性を含む非類似度であるが,木データを分類する際、構造の類似性と内容の類似性のどちらを重視するかはアプリケーションやデータによって真なる。そこで本論文では、木編集距離を内容非類似度と構造非類似度の2つに分離し、適用対象の特徴やユーザーの目的を適切に反映するクラスタリング結果を得る方法を提案する。

著者

森田 昭広 古賀 久志 渡辺 俊典 横山 貴紀

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告アルゴリズム(AL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.30, pp.49-54, 2006-03-17

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グラフのマッチング問題は一般に計算量が膨大であるが,問題固有の属性情報などを用いて効率的な探索を実現できる可能性がある.本研究では,グラフマッチング問題が入力2グラフから生成される積グラフの最大クリークを抽出する問題へ還元できることに着目し,その効率化のために2つの属性情報利用アルゴリズムを考案した.1つ目はクリーク抽出の探索過程で属性情報を用いて探索領域を削減する方法,2つ目は積グラフの生成時に属性情報を用いて積グラフの規模自体を抑制する方法である.これらを計算機実験によって比較検証した結果,双方共に有効であるが,特に後者の有効性が顕著であることを確認した.Graph matching problem has a very high computational complexity. But we can reduce it by exploiting domain-specific information such as object's attributes. In this research, where we solve the graph matching problem by reducing it into a maximum clique problem in a product graph generated from the two input graphs, we propose two algorithms, both exploiting attribute information. One is the method of decreasing the search space by using attribute information in the process of maximum clique search. The other is the method of decreasing the size of the product graph by using attribute information during the product graph generation. Through experiments we showed that, although both are effective, the latter dominates the former.