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J-GLOBAL ID:201702261477875740   整理番号:17A0456688

運動データの効率的な教師なし時間分割【Powered by NICT】

Efficient Unsupervised Temporal Segmentation of Motion Data
著者 (6件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 797-812  発行年: 2017年 
JST資料番号: W1116A  ISSN: 1520-9210  CODEN: ITMUF8  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)
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運動配列の自己相似構造に基づく明確な作用および合成運動プリミティブへのヒト運動データの自動時間的セグメンテーションのための手法を提案した。分割のための近傍グラフを使用し,グラフの類似性情報は,運動プリミティブを意味論的意義の大きい実体に利用した。法はセグメンテーションやクラスタリングのための必要としないユーザ相互作用における運動配列についての仮定を必要としない。添加では,セグメンテーションは,雑音にロバストにする前処理法を束特徴だけでなく,より洗練された原始的な検出のための運動対称性の概念を導入した。いくつかのセンサモダリティ,markeredのそしてマーカー無しのモーションキャプチャを含むと同様に筋電図と加速度計記録上で提案手法のテストを行った。結果は,両方のセグメンテーションと運動データの微細構造の解析のためのこのシステムの能力を強調し,すべて完全に教師なしの方法。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (3件):
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