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J-GLOBAL ID：201702219024237645   整理番号：17A1722369

効果的な人間行動分類のための3D円筒微量変換に基づく特徴抽出【Powered by NICT】

3D cylindrical trace transform based feature extraction for effective human action classification

著者 (4件)： Goudelis Georgios (School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, 9, Heroon Politechniou str., 15780, Athens, Greece) ,  Tsatiris Georgios (School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, 9, Heroon Politechniou str., 15780, Athens, Greece) ,  Karpouzis Kostas (School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, 9, Heroon Politechniou str., 15780, Athens, Greece) ,  Kollias Stefanos (School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens, 9, Heroon Politechniou str., 15780, Athens, Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CIG  ページ： 96-103  発行年： 2017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： 人間行動認識は現在,パターン認識と機械知能で最も熱い分野の一つである。用途はコンソールと運動ゲームとヒューマンコンピュータインタラクションから自動監視と支援環境。本論文では,行動認識のための新しい特徴抽出法,3Dドメインへのトレース変換の能力を拡張して行った。空間-時間画像系列から抽出した離散体積に及ぼす微量変換の3D形状の概念を定義した。第二レベルでは,著者らは選択的空間-時間関心点の3D円筒トレース変換と呼ばれる新しい変換の組合せを提案し,体積三重特徴と呼ばれる特徴抽出法,空間-時間配列の中の関心点の貴重な幾何学的分布を捕捉し,その作用判別幾何学的相関への突出を管理した。技術は,人間行動の分類のための雑音にロバストな,歪不変量と時間的に敏感な特徴を提供する。種々の挑戦的な行動認識データセット上での実験を行い,提案した変換と特定タスクのための全体的な提案方式の効率を示す印象的な結果を提供した。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： ゲーム ,  *円筒 ,  ロバスト性 ,  *特徴抽出 ,  *三次元 ,  不変量 ,  画像 ,  *人間行動 ,  自動監視 ,  パターン認識 ,  雑音
準シソーラス用語： 関心領域 ,  三次元形状 ,  行動認識 ,  ヒューマンコンピュータインタラクション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人間行動 ,  分類 ,  3D ,  特徴抽出