- 著者
- ブラウン レスター 高田 憲一
- 出版者
- 日経BP社
- 雑誌
- 日経エコロジー (ISSN:13449001)
- 巻号頁・発行日
- no.71, pp.46-49, 2005-05
1934年、米国ニュージャージー州生まれ。ハーバード大学などで農学と行政学を修める。米農務省の国際農業開発局長を経て、74年にワールドウォッチ研究所を設立。2001年5月から現職。『飢餓の世紀』『プランB』など著書多数。4月には『フード・セキュリティー』を上梓──中国の急速な経済発展は、環境問題とも密接に関係してくると思います。
- 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
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.
- 著者
- 堀江 信治 高田 憲一 季 美湖 兼古 悟 斉藤 列 杉木 健司 数井 暉久 田中 信行
- 出版者
- 社団法人日本循環器学会
- 雑誌
- Japanese circulation journal (ISSN:00471828)
- 巻号頁・発行日
- vol.43, 1979-12-20