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J-GLOBAL ID：201602259185371753   整理番号：16A1319942

行動認識のための確率的潜在意味解析モデルに符号化と正規化探索法【Powered by NICT】

Exploring encoding and normalization methods on probabilistic latent semantic analysis model for action recognition

著者 (4件)： Xu Qinjun (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhou Tongchi (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhou Lin (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wu Zhenyang (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WCSP  ページ： 1-5  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： トピックモデルは,広くコンピュータビジョンの分野,優れた性能は,種々の認識タスクにおける得られたに適用されてきた。それらの中で,確率的潜在意味解析モデルは,その単純さと効果のために多くの興味を引いてきた。しかしトピックモデルの符号化と正規化法の影響はこの期間に無視されてきた。本論文では,ビデオにおける行動分類の文脈における潜在確率論的意味解析モデルに及ぼす,異なる正規化と組み合わせた符号化方法の影響を調べた。KTHとUT相互作用データセット上で行った詳細な実験。結果は,符号化と正規化法の適切な組合せは,潜在確率論的意味解析モデルの性能を大きく改善できることを示した。認識精度はそれぞれUT相互作用set1とset2に96.44%と93.33%,最新技術よりも性能が優れているをreachs。特に,スパースSTIPsを用いたUT相互作用set1 94.24%を得た。Copyright 2016 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： *正規化 ,  録画装置 ,  透視図法 ,  *解析モデル ,  相互作用 ,  *符号化 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 認識精度 ,  PLSA ,  トピックモデル ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 行動認識 ,  確率 ,  意味解析 ,  モデル ,  符号化 ,  正規化 ,  探索法