ムービングポーズ
私たちのプレゼンテーション（2020年12月）
メンバー：
- Andrew Darling
- Eric Hayes
- Mehmet Yilmaz
概要：
このプロジェクトは、Mihai Zanfir、Marius Leordeanu、& Cristian Sminchisescu が提案した 論文 に基づく Moving Pose アルゴリズムの実装です。このアルゴリズムは、深度センサーから取得した「スケルトン」データを使用して、人間の動作を迅速かつ正確に認識・理解するために用いられます。
注意事項：
- 深度センサーで取得したスケルトンベースのデータセットを用いて、Moving Pose アルゴリズムで特定の人間の動作を分類し、シンプルな UI を提供することが目標です。
- この目標を達成するために、下記の論文とデータベースに基づいて Moving Pose アルゴリズムを実装しました。
- これは 2020年秋学期の CSCI470（機械学習入門）最終プロジェクトです。CSCI470 はコロラド・スクール・オブ・マインズで提供される学部コースです。チーム名は Nestlé でした。
- GUI と使用したハードウェアの詳細は /movingpose/gui/README.md をご覧ください。
実装した論文：
- Title: ムービングポーズ：低遅延アクション認識と検出のための効率的な3D運動学記述子
- Authors: Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, & Cristian Sminchisescu.
- Paper: Zanfir_The_Moving_Pose_2013_ICCV_paper.pdf
使用したデータセット：
- 私たちは MSR DailyActivity 3D データセットを使用しました: Dataset_Source
- マルチビューアクション3Dデータセット アクションID：
UIプレビュー：
