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J-GLOBAL ID：201702214254332870   整理番号：17A0414294

群衆気分モデリングのための構造化された軌道学習を介したコヒーレント運動パターンの調査【Powered by NICT】

Exploring Coherent Motion Patterns via Structured Trajectory Learning for Crowd Mood Modeling

著者 (6件)： Zhang Yanhao (School of computer science, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Qin Lei (Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ji Rongrong (Department of Cognitive Science, School of Information Science and Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Zhao Sicheng (School of computer science, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Huang Qingming (School of computer science, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Luo Jiebo (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 27  号： 3  ページ： 635-648  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 群衆挙動解析が最近研究における広範な注目を集めている。しかし,既存の研究は主に群衆における運動パターンを調べることに焦点を当てたが,群衆行動の感情的側面は検討されていない残されている。群衆行動の感情の分析には非常に重要である,それはビデオ監視のための有益であることを社会的気分を明らかにした。本論文では,群衆気分と呼ばれる新しい群衆表現を提案した。群衆気分は群衆行動の社会的感情的仮説は,間隔相互作用と群衆の動きパターンの構造レベルを調べることにより明らかにすることができたという発見に基づいて確立した。この目的のために,ここではまず,グループスパース性制約を伴う低ランク近似を用いた粒子移流による群衆の構造化された軌跡,コヒーレント運動パターンを内包した学習を行った。第二に,豊富な感情動き特徴を明確に抽出し,融合したサポートベクトル回帰による社会的特性を反映した。特に,特徴の有意性を考慮することによってブースト様式における重み付き特徴を構築した。最後に,群衆動力学の感情状態,雑音に対してロバスト,意味シフトに敏感で,パターン表現のためのコンパクトなを追跡するための感情曲線として群衆気分は直感的に提示した。群衆ビデオデータセット上での包括的評価により,提案アプローチでは,群衆気分を効果的にモデル化と種々のタスク,すなわち,群衆気分分類,大域的異常気分検出,群衆感情マッチングのためのいくつかの代替と最先端技術アプローチと比較した大幅に優れた結果を達成することを示した。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： 制約条件 ,  *構造形成 ,  ロバスト性 ,  *学習 ,  マッチング ,  *コヒーレンス ,  *モデリング ,  移流
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  感情状態 ,  サポートベクトル回帰 ,  スパース性 ,  ビデオ監視 ,  挙動解析 ,  *運動パターン , 【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 (7件)： 気分 ,  モデリング ,  軌道 ,  学習 ,  コヒーレント ,  運動パターン ,  調査