WEKO3
-
RootNode
アイテム
3DCG画像を教師データとしたDeepposeによる人物姿勢推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/171797
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1717975e6a9ec0-5ea4-46a6-83d1-adea398ce8a3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS16184005.pdf (1.1 MB)
|
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2016-07-29 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 3DCG画像を教師データとしたDeepposeによる人物姿勢推定 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 北海道大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Hokkaido University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Hokkaido University | ||||||||||
| 著者名 |
宮森, 勇作
× 宮森, 勇作
× 川村, 秀憲
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 人物姿勢推定の研究では，多層の畳み込みニューラルネットワークを用いることで最高水準の姿勢推定を実現している．畳み込みニューラルネットワークの学習には，ラベル付けされた膨大な数のデータセットが必要である．しかし，現実世界で膨大な数のシチュエーションの人物画像を用意するのは難しい．より多くのシチュエーションの人物画像と姿勢情報を同時に自動生成する仕組みを作り，生成されたデータセットを教師データとして機械学習を行うことでより正確な人物姿勢推定が可能であると考えられる．本研究では，学習に十分な数のデータセットを用意するために，3DCG を用いて人物画像と姿勢情報を自動生成した．生成したデータセットを教師データとして深層学習を行った．また，現実の人物画像に則した姿勢推定モデルとなるか否かを検証する前段階として 3DCG の人物姿勢の推定を行い，精度検証を行った． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS） 巻 2016-ICS-184, 号 5, p. 1-2, 発行日 2016-07-29 |
|||||||||
| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-885X | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
