ムービングポーズ

2020年12月の最終プレゼンテーション

プロジェクトについて

Colorado School of Mines の 2020年秋学期 Introduction to Machine Learning (CSCI470) コースの最終プロジェクトとして、Andrew Darling、Eric Hayes、そして私（Mehmet）で構成されたチームは「Moving Pose」アルゴリズムを実装しました。

目標は、深度センサーで取得した骨格データセットを用いて人間の動作を分類することでした。コアアルゴリズムの実装に加えて、その機能をデモンストレーションするシンプルなユーザーインターフェースも開発しました。

元々 Mihai Zanfir、Marius Leordeanu、Cristian Sminchisescu によって提案された Moving Pose アルゴリズムは、3D 骨格データから人間の動作を迅速かつ正確に認識・理解するための強力な手法です。

論文

私たちの実装は、Moving Pose: 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（PDF）という論文に基づいています。Mihai Zanfir、Marius Leordeanu、Cristian Sminchisescu によるものです。

データセット

私たちのモデルは MSR DailyActivity 3D Dataset で訓練およびテストされました。データセットから以下のアクションに焦点を当てました：

UI プレビュー

アルゴリズムのリアルタイム性能を可視化するシンプルな GUI を構築しました。GUI と使用したハードウェアの詳細については、プロジェクトリポジトリの /movingpose/gui/ ディレクトリにある README.md ファイルをご覧ください。