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J-GLOBAL ID：201702243994737181   整理番号：17A0457148

Gauss混合モデルと指向性局所二値パターンに基づく人間行動認識【Powered by NICT】

Human activity recognition based on Gaussian mixture model and directive local binary pattern

著者 (3件)： Dhar Swarup Kumar (Dept. of Computer Science and Engineering (CSE), International Islamic University Chittagong (IIUC), Chittagong-4318, Bangladesh) ,  Hasan Md. Mahmudul (Dept. of Computer Science and Engineering (CSE), International Islamic University Chittagong (IIUC), Chittagong-4318, Bangladesh) ,  Chowdhury Shayhan Ameen (Dept. of Computer Science and Engineering (CSE), International Islamic University Chittagong (IIUC), Chittagong-4318, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICECTE  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 認識する人間活動は,多くのアプリケーションにおいてその有望な必要性と利用のため,コンピュータビジョンにおける活発な研究領域となっている。本論文では,ビデオにおける人間活動を認識するための方法である。異なる活性を正確に認識するために明確で有益な特徴ベクトルをより明確情報を符号化が求められている。である二値シルエットベースの認識のための大きさ情報よりもより有益な方向情報であるという著者らの実験結果に基づいて発生する指令ローカルバイナリパターン(DLBP)と呼ばれる特徴を導入した。提案された政令局所二値パターン(DLBP)は,二値シルエット画像の強度差と方向情報を組み込んでいる。さらに,エッジ方向ヒストグラム(EOH)と結合し,より明確で有益な特徴セットを構築した。抽出された特徴を用いて,サポートベクトルマシンは,ロバストな分類器である訓練と認識に使用されている。人間活動を認識するための提案した方法は,種々の移動ヒトを含む異なるビデオ上で実験し,本手法の結果は有望である。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： ヒト ,  サポートベクトルマシン ,  画像 ,  応用プログラム ,  ロバスト性 ,  符号化 ,  *指向性 ,  コンピュータビジョン ,  ヒストグラム ,  録画装置
準シソーラス用語： シルエット ,  ローカルバイナリパターン ,  特徴ベクトル ,  人間活動 ,  *Gauss混合モデル , 【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)： Gauss混合モデル ,  指向性 ,  二値 ,  人間行動認識