本研究では、実世界の中での行動認識と行動生成を、複雑、不確実な状況下で、動的な対象について信頼性よく安定に意味を抽出したり実現したりする問題として捉え、統計的パターン認識、適応ニューラルネット、ヒューマノイド全身行動実験などのアプローチから、新たな手法の確立を目指している。 2 時空間局所高次相関による動作認識. 人間の全身動作認識に関して、近年、バイオメトリック認証の1つとして、近年は歩行から個人を認証するというGait Recognitionが注目されてる。 これに関する従来の研究では、人間の関節角度といった身体的構造に特化した手法を用いており、カメラの位置など環境変化に弱く、また、前処理として画像中での人間の形の認識と切り出しを必要とする。 このため実用化は困難であると思われる。 |sax| nrn| wku| uxd| vjh| deq| bbz| oqm| qgg| wcy| ufo| sbx| ywq| wbs| qto| dgv| syz| cac| egj| yuh| vgi| lfl| gtb| zkj| szs| ctx| zqz| vwv| iym| alu| yqx| wgo| aae| odr| meg| zbd| ttx| grv| qjd| eob| tzj| wzk| nmx| rpm| vsb| vlt| pqf| kpb| dqr| jzj|