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2022 年度 実績報告書

Audio-visual learning in neural network for elderly surveillance

研究課題

研究課題/領域番号 19K20335
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

Gatto Bernardo  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 産総研特別研究員 (10826267)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワードelderly surveillance / subspace representation / image recognition / deep learning
研究実績の概要

Motivated by applications of subspace analysis, two new groups of methods were presented in this project: (1) Shallow networks for image classification; and (2) Subspaces for tensor representation and classification. New representations are proposed to preserve the spatial structure and maintain a fast processing time. A new method to keep the temporal structure was also given.

These solutions were evaluated over problems involving person detection, action, and gesture representation. We focused on the fusion of visual and acoustic data to support the safe life of the elderly living alone.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2023

すべて 雑誌論文 (2件)

  • [雑誌論文] Discriminative Singular Spectrum Classifier with applications on bioacoustic signal recognition2023

    • 著者名/発表者名
      Gatto Bernardo Bentes、Colonna Juan Gabriel、dos Santos Eulanda Miranda、Lameiras Koerich Alessandro、Fukui Kazuhiro
    • 雑誌名

      Digital Signal Processing

      巻: 133 ページ: 103858~103858

    • DOI

      10.1016/j.dsp.2022.103858

  • [雑誌論文] Grassmannian learning mutual subspace method for image set recognition2023

    • 著者名/発表者名
      Souza Lincon S.、Sogi Naoya、Gatto Bernardo B.、Kobayashi Takumi、Fukui Kazuhiro
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 517 ページ: 20~33

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2022.10.040

URL: 

公開日: 2023-12-25  

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