文献

J-GLOBAL ID：201702233276282130   整理番号：17A1275175

弱標識ビデオを用いた連続行動認識【Powered by NICT】

Continuous action recognition with weakly labelling videos

著者 (5件)： Lei Jun (National University of Defense Technology, ChangSha, China) ,  Li Guohui (National University of Defense Technology, ChangSha, China) ,  Zhang Jun (National University of Defense Technology, ChangSha, China) ,  Li Shuohao (National University of Defense Technology, ChangSha, China) ,  Wang Fenglei (National University of Defense Technology, ChangSha, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 242-245  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： 連続行動認識は人間行動解析のための重要な役割を果たしている。ほとんどの既存のアプローチは完全に標識作用ビデオ,得るためにかかる労力と時間を必要とする。本論文では,弱ラベル付きビデオデータ,行動ラベルの次数はその時間的位置のない必要とされる連続行動認識アプローチを提案した。行動特徴を学習し,統一手法における活動を認識するための畳込みニューラルネットワーク(CNN)と潜伏動的動的条件付き確率場(句チャンキング)を深層ネットワークを構築した。視覚的類似性拡張コネクショニスト時間分類(CTC)層が弱ラベル付きビデオの時間的位置データの全ての可能性を評価するためにネットワークの上に置かれる。ネットワーク全体は弱監視下でのエンドツーエンド訓練が可能である。データセットH umanEva上での実験結果により,本手法が有望で実用的な示した。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： 深層 ,  エンドツーエンド方式 ,  *録画装置 ,  ネットワーク ,  類似性 ,  畳込み ,  視覚 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： チャンキング ,  条件つき確率場 ,  次数 ,  行動解析 ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 標識 ,  ビデオ ,  行動認識