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J-GLOBAL ID：201702263736951236   整理番号：17A0213894

静的姿勢からMoveme発見のための回転不変潜在因子モデル【Powered by NICT】

A Rotation Invariant Latent Factor Model for Moveme Discovery from Static Poses

著者 (3件)： Ronchi Matteo Ruggero ,  Kim Joon Sik ,  Yue Yisong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDM  ページ： 1179-1184  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： 訓練データは元の特徴空間の低次元射影から構成されるとき,回転不変潜在因子モデルを学習することの問題に取り組んだ。主目標は,種々のカメラ角度において撮影した静止画像から得られた二次元投影姿勢の訓練集合から,またはmovemes,原始ヒト運動の多様体を特性化することができることを三次元塩基姿勢のセットの発見である。基底発見のための提案した方法は,人手よりもむしろデータ駆動。学習された表現は回転不変であり,複数の視野角からの訓練事例を再構成できる。スポーツ(Leedsスポーツデータセットによる)におけるヒト姿勢をモデル化するための提案手法を適用し,活性分類,単一フレームからの動力学の推論,および運動の合成表現などのさまざまな応用において学習した基底の有効性を示した。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： スポーツ ,  静止画像 ,  *不変性 ,  モデリング ,  キャラクタリゼーション ,  射影 ,  二次元 ,  三次元 ,  再構成 ,  ヒト ,  基底
準シソーラス用語： 視野角 ,  データ駆動 ,  特徴空間 ,  訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  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 (4件)： 姿勢 ,  発見 ,  不変 ,  因子モデル