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J-GLOBAL ID：201702219346666331   整理番号：17A1645042

ヒトオブジェクト相互作用の検出と予測のための構造化されたLSTM【Powered by NICT】

Structured LSTM for human-object interaction detection and anticipation

著者 (2件)： Truong Anh Minh (School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology, 1-1 Asahidai, Nomi, Ishikawa, 923-1292 Japan) ,  Yoshitaka Atsuo (School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology, 1-1 Asahidai, Nomi, Ishikawa, 923-1292 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AVSS  ページ： 1-6  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： 人間活動はコンピュータビジョンにおける重要な課題の一つである。多くの努力がなされているが,人間-オブジェクトインタラクションのような複雑な人間活動を認識する困難なままである。一般に,人間-オブジェクトインタラクションはヒトの関係,時間とともに物体における遷移と時系列として考えることができる。最近,多くの研究は,長期時間依存性問題のための長い短期記憶(LSTM)の逐次学習能力を有していた。本研究では,日常生活における人間-オブジェクトインタラクションを検出し予測するためのLSTMを有する物体とヒトとの間のモデル化空間-時間関係の問題に焦点を当てた。ヒトかのみ姿勢と人間関係は,人間活動中に変化考慮することの代わりに,ここではまた,オブジェクトの状態と標識人間相互作用の考慮オブジェクト間の関係に対する人間活動の影響を示した。異なる高レベル活性,サブ活動と物体アフォーダンスと120ビデオから成る挑戦的な人間相互作用データセット上で提案手法を評価した。実験結果は両検出と予測相互作用活性の有意な改善を示した。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： 録画装置 ,  人間関係 ,  *構造形成 ,  コンピュータビジョン ,  *相互作用 ,  時間依存性 ,  *ヒト ,  モデリング ,  *予測
準シソーラス用語： アフォーダンス ,  日常生活 ,  逐次学習 ,  短期記憶 ,  人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒト ,  オブジェクト ,  相互作用 ,  予測 ,  LSTM