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J-GLOBAL ID：201702289286776841   整理番号：17A0448153

人間活動認識のためのエネルギー情報に基づく新しい局所特徴記述子【Powered by NICT】

A novel local feature descriptor based on energy information for human activity recognition

著者 (3件)： Wang Yongxiong (Shanghai Key Lab of Modern Optical System and Engineering Research Center of Optical Instrument and System, Ministry of Education, University of Shanghai for Science and Technology, 200093, China) ,  Shi Yubo (Shanghai Key Lab of Modern Optical System and Engineering Research Center of Optical Instrument and System, Ministry of Education, University of Shanghai for Science and Technology, 200093, China) ,  Wei Guoliang (Shanghai Key Lab of Modern Optical System and Engineering Research Center of Optical Instrument and System, Ministry of Education, University of Shanghai for Science and Technology, 200093, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 228  ページ： 19-28  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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)

抄録/ポイント： 本論文では,人間活動認識のためのエネルギー情報に基づく新しい局所特徴記述子を提案した。空間-時間関心点を検出する代わりに,ここでは,特徴行列として運動エネルギー,3D骨格継手のジェスチャポテンシャルエネルギーなどを組み合わせた。意味論的特徴は,k-平均クラスタリングに基づく単語(BOW)のバッグによって得た。これらの特徴は,だけでなく人間行動の運動学と生物学,行動認識のための自然視覚顕著性と一致した。活性認識中に,第一長ビデオを下位行動セグメントにヒト骨格の速度論的特徴に基づく時間セグメンテーション手法を提案した。下位行動単位を反復特徴情報の類似性を考慮して意味のあるグループに組み込んだ。最後に,カーネル関数に基づくSVMは,人間活動認識を行った。実験結果は筆者らのアプローチがエネルギー情報の提案した低次元特徴に基づくいくつかの最先端アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 運動エネルギー ,  セグメンテーション ,  単語 ,  三次元 ,  類似性 ,  人間行動 ,  ヒト ,  意味論 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： *特徴記述子 ,  Kernel関数 ,  行動認識 ,  関心領域 ,  *局所特徴 ,  *人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 活動認識 ,  3D骨格 ,  局所特徴記述子 ,  単語のバッグ ,  SVM

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人間 ,  活動認識 ,  エネルギー ,  特徴記述子