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J-GLOBAL ID：201202228233445388   整理番号：12A0060047

姿勢ベースの判別手段の埋め込みを使用する人間の行為認識

Human action recognition using Pose-based discriminant embedding

著者 (2件)： SAGHAFI Behrouz (Centre for Multimedia and Network Technol., School of Computer Engineering, Nanyang Technological Univ., Singapore ...) ,  RAJAN Deepu (Centre for Multimedia and Network Technol., School of Computer Engineering, Nanyang Technological Univ., Singapore ...)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 27  号： 1  ページ： 96-111  発行年： 2012年01月 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  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： 多種多様の学習は,人間の行為を認識するための効率的方法である。データが指すとき,以前の埋め込み手法の大部分はフレームの間の距離に基づいて学習される。したがって,それらはフレーム認識枠組みでは効率的であるかもしれないが,時間的束縛が重要情報を伝える行為認識に関する場合のように系列が分類されているべきであるときに,最適な結果を与えることを保証しない。配列認識枠組みでは,ポイントのセットの間で定義された距離に基づいて系列は比較される。それらの中では,空間時間相関距離(SCD)は順序付けされた系列を比較するための効率的な測度である。本論文では,距離測度としてのSCDに基づいている系列認識で最適な新しい埋め込みを提案した。明確には,提案した埋め込みは,相互のクラスポイントの間の距離の合計を最大にしようとしている間,イントラクラス系列の間の距離の合計を最小にする。行為系列は,ある行為期間から等距離で選ばれた重点姿勢によって表される。行為期間は変更された相関関係ベースの方法によって計算される。行為認識は,最も近い隣人枠組みにおいてSCDかHausdorff距離を使用することで低い次元の部分空間において投影された系列を比較することによって,達成される。いくつかの実験が一般的な3つのデータセットで行われた。方法は,単に効率的にすべてのデータセットの到達技術水準に匹敵する結果を得る行為を分類するのみではなく,付加雑音にロバストであって,見地において閉塞,変形,および変化に許容性がありもするように示されている。そのうえ,方法は,他の古典的な寸法低減技術より優れており,より少ない数の姿勢を選ぶことによってより速く働く。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン認識 ,  埋込み【挿入】 ,  姿勢 ,  学習 ,  フレーム ,  行為 ,  認識 ,  相関長 ,  測度 ,  距離 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： Hausdorff距離 ,  スキル学習 ,  ロバスト ,  *行為認識 ,  *相関距離 ,  枠組

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 姿勢 ,  判別 ,  埋め込み ,  人間 ,  行為