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J-GLOBAL ID:201702238832376105   整理番号:17A0312378

概念表現を増強に基づく視覚型ライフログからの日常活動の特性化【Powered by NICT】

Characterizing everyday activities from visual lifelogs based on enhancing concept representation
著者 (5件):
資料名:
巻: 148  ページ: 181-192  発行年: 2016年07月 
JST資料番号: W0185A  ISSN: 1077-3142  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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SenseCam,Googleガラスなどウェアラブル視覚記録デバイスの増殖はデジタル的に記録された日常行動の自動解析と利用のための機会を創造している,視覚型ライフログとして知られている。人間活動を同定し,生活支援を支持する応用を構築し,人間の経験を向上させるためにこのような情報を記録することができた。単一の狭い領域内の画像からの意味概念の自動検出は,現在利用可能な性能レベルに達しているが,視覚ライフロギングにおける広範囲日常概念の1例ごとに大きく変化する画像によって捕捉した。視覚型ライフログは個々の被験者にわたって意味概念の多様性を持つであろうので,これは自動概念検出の性能と人間活動の同定に挑戦する。本論文では,視覚型ライフログに現れる意味概念の強化された表現に隠れ条件付き確率場(HCRF)アルゴリズムを適用することにより被験者の日常活動と挙動を特性化した。概念発生の時間的パターンを利用する重み付き非負テンソル因数分解(WNTF)に基づく概念発生の潜在的特徴を抽出する最初に行った。これらの結果は,視覚ライフログからの活性配列の自動アノテーションを提供するHCRFベースモデルに入力される。この結果は個々のライフログからの日常活動を特性化する精度の改善における提案アルゴリズムの有効性を示すために実験で実証した。総合的寄与は,ウェアラブルカメラで撮影した画像を用いて,測定,またはその挙動を変化させ,開発する有用な応用を可能にする精度のレベルと日常行動を捕捉し,特性化できることを実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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