Embedded Files
发布日期：Nov 19, 2014 4:22:11 PM
Abstract:
人間の運動情報は高次元であると共に，計測する場合はノイズが発生する可能性も高い．高次元の計測データをそのままを用いて運動を認識すると，適切な汎化が行えず認識率が低下する可能性が高い．以上の問題を解決するため，本稿ではDeep Learning モデルを使用し，計測データから低次元の人間の高次運動特徴を抽出することを目指す．そして，運動情報の高次特徴から抽出された特徴量を用いることで，運動に対するパターン認識を，より高精度に行うことができることを示す．
Page updated
Google Sites
Report abuse