抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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人間活動予測は初期部分のみを含むビデオ,チャレンジ問題から未完成活性の早期認識を可能にすることである。人間活動の予測は,特にシーン(例えば監視システム,人間-コンピュータインタフェイス)に適用しなくてはならない。この問題を解決するために,組合せスパース表現(CSR)を用いて活性クラスにビデオを分類する新しいフレームワークを提案した。本研究の主要な寄与は以下のとおりである:1)各ビデオを分割多重等長セグメントに,局所的空間-時間特徴を抽出する2)組合せスパース活性辞書,各セグメントの過完備辞書により形成されたを連結すること3)各セグメントの計算コンビナトリアルスパース係数,以上辞書活性4)各活性の確率定式化は,正しいクラスを推定した。実験の結果は,提案した方法は既存の最先端技術比較法より優れていることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】