AIの社会実装が進むにつれて、カメラから人の状態を推定するという需要が増えており、姿勢推定の出力から動作を推定する試みもされている。しかし、動作にも動きがない物、時間や周期の異なる物が存在し、動作の種類に対して適した分類器が異なるという問題がある。ここで重要となるのは実装時にどの分類器を選べば良いのかである。そこで本論文では、分類器におけるアルゴリズムの種類と使用する動画フレームの2つに注目して、動作の種類に対する分類器の精度変化を調べた。その結果、LSTMとSVMとで動作に対する精度の変化が異なり、動画フレームの時間間隔と推定に使う時間による精度の変化も動作に対して異なることがわかった。
