移動ポーズアルゴリズム
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
コロラド鉱山学校での2020年秋学期の機械学習入門（CSCI470）コースの最終プロジェクトとして、私たちのチーム（アンドリュー・ダーリング、エリック・ヘイズ、私（メフメト））は「移動ポーズ」アルゴリズムを実装しました。
目標は、深度センサーでキャプチャされたスケルトンデータセットを使用して人間の行動を分類することでした。私たちはコアアルゴリズムを実装しただけでなく、その機能を示すためのシンプルなユーザーインターフェースも開発しました。
移動ポーズアルゴリズムは、ミハイ・ザンフィル、マリウス・レオルデアヌ、クリスティアン・スミンチセスコによって提案されたもので、3Dスケルトンデータから人間の行動を迅速かつ正確に認識し理解するための強力な方法です。
論文
私たちの実装は、ミハイ・ザンフィル、マリウス・レオルデアヌ、クリスティアン・スミンチセスコによる論文移動ポーズ：低遅延の行動認識と検出のための効率的な3D運動学記述子 (PDF)に基づいています。
データセット
私たちのモデルは、MSR DailyActivity 3D Datasetでトレーニングおよびテストされました。データセットから以下の行動に焦点を当てました：
UIプレビュー
アルゴリズムのパフォーマンスをリアルタイムで視覚化するためのシンプルなGUIを構築しました。GUIおよび使用したハードウェアの詳細については、プロジェクトのリポジトリの/movingpose/gui/ディレクトリにあるREADME.mdファイルを参照してください。
