文献

J-GLOBAL ID：201702211200417089   整理番号：17A0456791

ビデオ行動認識のための半教師つき画像へのビデオ適応【Powered by NICT】

Semi-Supervised Image-to-Video Adaptation for Video Action Recognition

著者 (5件)： Zhang Jianguang (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Han Yahong (School of Computer Science and Technology and the Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Tang Jinhui (School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Hu Qinghua (School of Computer Science and Technology and the Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Jiang Jianmin (School of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 4  ページ： 960-973  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の行動認識は,コンピュータビジョンの応用においてよく研究されている。多くの成功した行動認識法は行動知識は運動ビデオまたは静止画像から学ぶことができることを示した。同じ動作のために,種類の異なるタイプの媒体から学んだ適切な行動知識,例えば,ビデオや画像,関連する可能性がある。画像ビデオから伝達される行動知識を適合させることにより,ビデオにおける行動認識の性能を改善した取り組みは少なかった。既存ビデオ行動認識手法の多くは,十分な欠如ラベル付き訓練ビデオの問題に悩まされている。このような場合,過剰適合が潜在的問題であり,行動認識の性能は抑制された。本論文では,画像からの知識を採用することによってビデオにおける行動認識を増強するための適応法を提案した。適応知識を用いて標識したビデオと画像の両者の共通成分を調べることにより相関作用意味論を学習した。一方,標識と非標識,両ビデオを利用できる半教師つきフレームワークへの適応手法を拡張した。,過剰適合が軽減でき,行動認識の性能が向上した。公開ベンチマークデータセットおよび実世界データセット上での実験により,提案手法では,他のいくつかの最先端行動認識手法の性能を上回る事を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意味論 ,  *録画装置 ,  コンピュータビジョン ,  情報公開 ,  静止画像 ,  画像 ,  媒質
準シソーラス用語： *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  行動認識 ,  教師 ,  適応