情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

ディープラーニングが画像認識のなかでも著しく成果を出すようになり、様々な分野において特徴抽出を可能にしている。 しかし、層が多数であり、扱うデータサイズも大きくなっていることから学習に時間がかかる。このため、学習前に適切な前処理が必要となる。 ジェスチャー分類では動画像を対象として特徴抽出を行うが、時系列情報を取り扱うためより計算コストが大きくなってしまう。 本研究ではジェスチャー分類を行うためにオプティカルフローによる前処理を通して、得たデータを決定木によって学習させ、結果と精度について考察を行う。