基於機器學習於多體感攝影機架構下的動作辨識

專案詳細資料

Description

人類動作的分析和識別是現行研究電腦視覺及圖形識別等領域的重要議題之一。人類的動作是由連續靜態姿勢構成,因為動作本身在空間域與時間域上具有相當複雜的高維度資訊,且動作可能會產生自我遮蔽現象,因此在單一視角的RGB-D攝影機要精確分析動作仍然有其瓶頸。在表達人體全身這方面,直覺上來說,以人體骨架描述人體姿勢更為直觀。因此在本計畫中,我們使用多台RGB-D攝影機來解決可能的自我遮蔽問題與使用人體骨架座標來進行目標物的追蹤及動作辨識。運用其開放來源偵測人體的骨架和關節點作為辨識人類動作的基礎,紀錄並建立龐大的數據,之後利用機器學習之方法來分類並建立我們的資料庫,希望相關技術可以應用在如安全防盜、居家看護、醫療復健、交通意外等等,其所促成的相關產品研發可開創產業商機,促進經濟的成長。
狀態已完成
有效的開始/結束日期1/08/1631/07/17

聯合國永續發展目標

聯合國會員國於 2015 年同意 17 項全球永續發展目標 (SDG),以終結貧困、保護地球並確保全體的興盛繁榮。此專案有助於以下永續發展目標:

  • SDG 8 - 體面的工作和經濟增長
  • SDG 11 - 永續發展的城市與社群
  • SDG 17 - 為永續目標構建夥伴關係

Keywords

  • 機器學習
  • 動作辨識
  • 彩色深度攝影機

指紋

探索此專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。