CHLAC特徴量による実シーンを想定した物体の複数動作の分類

抄録

CHLAC(Cubic Higher-order Local Auto-Correlation)は，高次局所自己相関を時間軸に拡張したもので，カメラに写る物体の動き・形の両特徴を同時に評価できる．この特徴量を利用して，異常動作解析や複数動作の分類等の研究が行われており，その有効性が検証されている．しかし，複数動作の分類の研究においては，単一動作を一つの動画として区切って評価している実験結果が報告されており，実際の場面を想定した実験は行われていない．そこで，本稿ではCHLAC特徴量を用いて，実シーンにおける様々な一連の動作を撮った動画像の解析を行い，評価及び検討を行う．