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J-GLOBAL ID：201702273275106824   整理番号：17A0213320

深学習と運動一貫性を用いた人体部分検出の改善【Powered by NICT】

Improving human body part detection using deep learning and motion consistency

著者 (3件)： Ramanathan Manoj (School of Electrical and Electronics Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Yau Wei-Yun (Institute of Infocomm Research, A-STAR Singapore) ,  Teoh Eam Khwang (School of Electrical and Electronics Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICARCV  ページ： 1-5  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： ビデオにおける身体部位セグメンテーションと検出が行動認識とビデオ検索のような多くのコンピュータビジョンタスクのための有用な分析である。従来の方法は主に人体の直立姿勢を仮定した身体部位検出に焦点を当てた。非直立姿勢を含むように提案した身体部位検出フレームワーク。この方法は,各セグメントのための身体部分尤度スコアの二つの部分,初期セグメンテーションと計算から構成されている。本論文では,この方法の改善を提案した。最初に,一貫性やエラー測度に基づくビデオ内の類似動作を受けるセグメントを同定するための運動学的特徴を用いた新しい運動ベース身体部位セグメンテーションを提案した。第二に,その性能を調べるために深い学習を用いたオリジナルな研究における極端な学習機械分類器を置き換えた。正確な検出のために,深い学習は多くの訓練データを必要とし,それはこれまで高分解能画像でのみ使用されてきた。ここでは,低分解能例における身体部位検出のための深層学習を適用した。提案した改善の効果を研究し,解析するために実験を行った。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： セグメンテーション ,  *学習 ,  録画装置 ,  測度 ,  身体部位 ,  立位
準シソーラス用語： 深層学習 ,  低分解能 ,  高精細画像 ,  訓練データ ,  極度学習機械 ,  スコア ,  尤度 ,  ビデオ検索 ,  行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  運動 ,  人体