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J-GLOBAL ID：201702227235469522   整理番号：17A0456681

ダンススタイルに基づくビデオレコメンデーションのためのDanceletsマイニング【Powered by NICT】

Dancelets Mining for Video Recommendation Based on Dance Styles

著者 (6件)： Han Tingting (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yao Hongxun (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Xu Chenliang (Department of Computer Science, University of Rochester, Rochester, NY, USA) ,  Sun Xiaoshuai (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Yanhao (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Corso Jason J. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 4  ページ： 712-724  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)

抄録/ポイント： ダンスはユニークで意味のある型ヒト発現の,豊富で種々の行動要素から構成されている。しかし,関連するテキストと空間視覚特徴に基づく既存の方法は非常に多関節運動パターンを捕捉が困難である。この限界を克服するために,ビデオレコメンデーション問題を解くためのダンスビデオにおける固有運動情報の利点を利用することを提案した。中間レベル行動表現に基づくダンスビデオ,Danceletsを推奨する新しいシステムを提案した。Danceletsは,ビデオコンテンツ間の意味論的ギャップと高レベル概念,ダンススタイル,異なるタイプのダンスのを特性化するのに重要な役割を果たすを埋めるために使用した。提案した方法は,正規化カットクラスタリング及び線形判別分析の連結とdanceletsの自動マイニングを実行する。を発見danceletsが代表的であると識別であることを保証する。さらに,ビデオにおける動き手がかりを利用するために,興味の体積を生成し,中間レベルパッチからの時空情報を捕捉するためにC3D特徴を抽出するために顕著性事前情報として動き境界を採用した。提案大きなダンスデータセットで検証し広範な実験,HITダンスデータセットは,ダンススタイルベースビデオレコメンデーションのための提案した方法の有効性を示した。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： 正規化 ,  意味論 ,  ヒト ,  *録画装置 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 事前知識 ,  線形判別分析 ,  *ダンス ,  運動パターン ,  多関節 ,  空間視覚 ,  テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  撮像・録画装置  (ND12032E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ダンス ,  スタイル ,  ビデオ ,  レコメンデーション