家庭やオフィス内の動作認識用大規模動画データセットの構築 (JSAI2017) Constructing a Large-Scale Video Dataset for Human Action Recognition at Home and Office (JSAI2017)

吉川友也, 竹内彰一. 家庭やオフィス内の動作認識用大規模動画データセットの構築. 2017年度人工知能学会全国大会 (JSAI2017), 2017. [paper]


Yuya Yoshikawa and Akikazu Takeuchi. Constructing a Large-Scale Video Dataset for Human Action Recognition at Home and Office. Annual Conference of The Japanese Society for Artificial Intelligence, 2017. [paper]


本発表では、家庭やオフィス内の100種類の動作を認識するための大規模動画データセット STAIR Actions を紹介する。
STAIR Actionsは、2017年1月時点で63,000本の動作ラベル付き動画データで構成される。
加えて、STAIR Actionsを用いて2DCNNとLSTMに基づくディープニューラルネットワークを学習した際の、人物行動認識の性能を示す。


This paper introduces a new large-scale video dataset for human action recognition at home and office, named STAIR Actions.
At January, 2017, STAIR Actions contains 63,000 videos in total and 100 types of action labels.
The length of most of the videos is five seconds, and each video corresponds to a single action label.
In this paper, we explain how we construct STAIR Actions in details, along with showing the list of action labels and examples of the videos in STAIR Actions.
Then, we show the result of human action recognition using STAIR Actions.