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2008 年度 研究成果報告書

時空間伸縮可能な逐次的自己組織化写像に関する研究と実時間人体姿勢計測への応用

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 19800028
研究種目

若手研究(スタートアップ)

配分区分補助金
研究分野 感性情報学・ソフトコンピューティング
研究機関九州大学

研究代表者

島田 敬士  九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教 (80452811)

研究期間 (年度) 2007 – 2008
キーワード自己組織化写像 / 追加学習 / 想起 / モーションキャプチャ / 動作認識
研究概要

自己組織化写像の追加学習法を確立し,逐次的に入力されるデータを追加学習できることを確認した.その学習法をビジョンベース人体姿勢計測の頑健化のために利用した.具体的には,姿勢計測に成功しているときは逐次的にその姿勢を追加学習し,一方で姿勢計測に失敗しているときは過去の事例から類似姿勢を取り出すことで,システムの頑健化を図った.また,自己組織化写像を階層的に配置した階層型自己組織化写像を利用した動作認識手法も開発した.

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2009 2008 2007 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (7件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] 密度可変型自己組織化マップによる追加学習の実現法2007

    • 著者名/発表者名
      島田敬士, 谷口倫一郎
    • 雑誌名

      日本神経回路学会誌 Vol.14, No.2

      ページ: 71-78

    • 査読あり
  • [学会発表] 自己組織化写像のスパースコードを利用した動作の早期認識2009

    • 著者名/発表者名
      川島学, 島田敬士, 谷口倫一郎
    • 学会等名
      火の国情報シンポジウム
    • 発表場所
      福岡
    • 年月日
      20090300
  • [学会発表] Gesture Recognition Using Sparse Code of Hierarchical SOM CD-ROM Proc2008

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Shimada, Rin-ichiro Taniguchi
    • 学会等名
      of International Conference on Pattern Recognition
    • 発表場所
      USA
    • 年月日
      20081200
  • [学会発表] 追加学習型自己組織化マップにおける不要ニューロンの削除法2008

    • 著者名/発表者名
      島田敬士, 谷口倫一郎
    • 学会等名
      日本神経回路学会JNNS2008第18回全国大会
    • 発表場所
      茨城
    • 年月日
      20080900
  • [学会発表] 特徴点信頼度に基づく学習と想起の切り替えによる実時間身体姿勢計測の頑健化2008

    • 著者名/発表者名
      島田敬士, 谷口倫一郎
    • 学会等名
      信学技報パターン認識・メディア理解(PRMU2008-84)
    • 発表場所
      神奈川
    • 年月日
      20080900
  • [学会発表] 階層型自己組織化写像のスパースコードを利用した時系列動作パターンの認識2008

    • 著者名/発表者名
      島田敬士, 谷口倫一郎
    • 学会等名
      画像の認識・理解シンポジウム2008
    • 発表場所
      長野
    • 年月日
      20080700
  • [学会発表] 高速密度可変型自己組織化写像による実時間人体姿勢計測の頑健化2008

    • 著者名/発表者名
      叶内円, 島田敬士, 有田大作, 谷口倫一郎
    • 学会等名
      画像の認識・理解シンポジウム2008
    • 発表場所
      長野
    • 年月日
      20080700
  • [学会発表] Robust Estimation of Human Posture Using Incremental Learnable Self-Organizing Map Proc2008

    • 著者名/発表者名
      Atsushi Shimada, Madoka Kanouchi, Daisaku Arita, Rin-ichiro Taniguchi
    • 学会等名
      of International Joint Conference on Neural Networks
    • 発表場所
      Hong Kong
    • 年月日
      20080600
  • [備考]

    • URL

      http://limu.ait.kyushu-u.ac.jp

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公開日: 2010-06-10   更新日: 2016-04-21  

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