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J-GLOBAL ID：201702232808044201   整理番号：17A0066385

密度軌跡と構文規則に基づく複雑な挙動認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Complex Behavior Using Density Track and Syntax Rules

著者 (3件)： Xia Limin (School of Information Science and Engineering,Central South University) ,  Han Fen (School of Information Science and Engineering,Central South University) ,  Xiao Yongliang (School of Information Science and Engineering,Central South University)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 7  ページ： 1613-1617  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人間行動認識はコンピュータビジョンにおける重要な分野である。ビデオストリームにおける複雑な人間挙動を認識するために,新しいフレームワークを提案した。特徴抽出において、軌跡形状記述子、SURF(構造ディスクリプタ)とHOF(運動ディスクリプタ)を特徴ディスクリプタとして抽出した。最初に,単純な挙動を認識するために,単純な挙動を認識するためにHMMを使用して,単純な挙動をモデル化するためにHMMを使用して,次に,複雑な挙動を構文規則によって記述した。提案方法の有効性を検証するため、公共データベース上でこの方法に対して検証を行い、他の方法との比較実験を行った結果、提案方法は複雑な行為を識別する上で有効であることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  特徴抽出 ,  データベース ,  比較試験 ,  コンピュータビジョン ,  統制索引語 ,  *軌跡
準シソーラス用語： 形状ディスクリプタ ,  ビデオストリーム ,  *構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： density track ,  HOF ,  SURF ,  HMM

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 密度 ,  軌跡 ,  構文 ,  規則 ,  挙動