Action Recognition Using a Far-Infrared Sensor Array by Convolutional RNN
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- KAWASHIMA Takayuki
- 名古屋大学 大学院情報科学研究科
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- KAWANISHI Yasutomo
- 名古屋大学 大学院情報学研究科
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- DEGUCHI Daisuke
- 名古屋大学 情報連携統括本部
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- IDE Ichiro
- 名古屋大学 大学院情報学研究科
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- MURASE Hiroshi
- 名古屋大学 大学院情報学研究科
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- AIZAWA Tomoyoshi
- オムロン株式会社 技術・知財本部
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- KAWADE Masato
- オムロン株式会社 技術・知財本部
Bibliographic Information
- Other Title
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- 赤外線センサアレイを用いた畳み込みRNNによる人物行動認識
Abstract
<p>This paper proposes a Deep Learning-based action recognition method from an extremely low-resolution FIR image sequence. The method recognizes daily actions by humans (e.g. walking, sitting down, standing up, and so on) and abnormal actions (e.g. falling down) without privacy concerns. While privacy concerns can be ignored, it is difficult to compute feature points and to obtain a clear edge of the human body from an extremely low-resolution FIR image. To address these problems, this paper proposes a Deep Learning-based action recognition method whose inputs are the FIR images and their frame differences cropped by the gravity center of human regions.</p>
Journal
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- Journal of the Japan Society for Precision Engineering
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Journal of the Japan Society for Precision Engineering 84 (12), 1025-1032, 2018-12-05
The Japan Society for Precision Engineering
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390001288096780416
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- NII Article ID
- 130007534668
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- ISSN
- 1882675X
- 09120289
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- Abstract License Flag
- Disallowed