文献

J-GLOBAL ID：201702282883081717   整理番号：17A0414289

行動認識のためのカーネル正則化データ不確実性【Powered by NICT】

Kernel Regularized Data Uncertainty for Action Recognition

著者 (2件)： Feng Qingxiang (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau, China) ,  Zhou Yicong (Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau, China)
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： 577-588  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： 伝統的なデータの不確実性(DU)分類器を最小化問題を解くための各試料の重要性をコードしない。さらに,分類のための線形情報のみを考慮した。これらを克服するために,行動認識のための四つの分類器を提案した。正則化されたDU(RDU)分類器,RDU係数(RDUC)分類器,カーネルRDU(KRDU)分類器とカーネルRDUC(KRDUC)分類器と呼ばれているであった。四ベンチマーク作用データベース上で包括的な実験を行い,提案した四分類器は,従来のDU分類器といくつかの最先端手法よりも優れた認識率を達成することを実証した。KRDUとKRDUC分類器の計算コストはDU分類器のそれよりもはるかに少なかった。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： データベース ,  *正則化 ,  最小化問題 ,  線形性 ,  *不確実性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 計算コスト ,  認識率 ,  データ不確実性 ,  *行動認識 , 【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 (4件)： 行動認識 ,  カーネル ,  正則化 ,  データ不確実性