著者

野口 顕嗣 柳井 啓司

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. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.470, pp.311-316, 2010-03-08

被引用文献数

1

---

映像中の動作を認識することは,様々なアプリケーションに応用することが可能で,非常に意義のあることである.動作認識は多くの分野で扱われてきた研究だが,Youtube動画のような制限のない環境における認識を行った研究は少ない.そこで本研究ではMultiple Kernel Learning (MKL)に基づく特徴統合による動作認識フレームワークを提案しWeb動画における動作認識を行った.統合に利用した特徴は時空間特徴,視覚特徴,動き特徴である.時空聞特徴は,点の周辺パターンとその点の微少時問の動きを特徴化したものを利用した.実験にはKTHデータセットと,二種類のYoutubeデータセットの計3種類のデータセットにおける分類を行った.結果としてKTHデータセットで最新手法に匹敵する分類率の94.0%,Youtubeデータで最新手法を大幅に上回る分類率である80.4%という結果が得られた.