Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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身体姿勢特徴と多インスタンス学習を用いた二人の相互作用検出
人間の活動認識は、監視からヒューマン・マシンインターフェース、コンテンツベースのビデオ検索まで、幅広いアプリケーションに影響を与える可能性があります。最近、安価な深度センサ（例えば、Microsoft Kinect）の急速な発展により、活動認識アプリケーションのリアルタイム全身人体追跡が十分な精度で可能になりました。本論文では、二人の相互作用を記述する複雑な人間活動データセットを作成しました。これには、同期ビデオ、深度、およびモーションキャプチャデータが含まれています。さらに、サポートベクターマシン（SVM）による相互作用活動のリアルタイム検出の文脈において、モーションキャプチャデータの索引付けと検索に通常使用されるさまざまな特徴を評価するためにこのデータセットを使用しました。実験的に、すべての関節ペア間の距離に基づく幾何学的関係特徴が他の特徴選択よりも優れていることがわかりました。シーケンス全体の分類に関しては、シーケンスが身体姿勢特徴の集合で表される多インスタンス学習（MIL）に関連する技術も探索しました。興味のある相互作用の周辺時間でシーケンスを拡張すると、MILベースの分類器がSVMよりも優れていることがわかりました。
第2回コンピュータビジョンとパターン認識会議における3Dデータ人間活動理解国際ワークショップで発表、CVPR 2012
キウォン・ユン、ジャン・オノリオ、デバレーナ・チャトパディヤー、タマラ・L・バーグ、ディミトリス・サマラス
ストーニーブルック大学
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