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J-GLOBAL ID：201702234294971986   整理番号：17A1675922

スポーツ選手の動作画像の特徴抽出に関するシミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Image Feature Extraction Simulation Research about Athletes Action

著者 (1件)： Zhou Shuguang (河南理工大学万方科技学院,河南鄭州,451400)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 1  ページ： 384-387  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スポーツ選手の動作画像の特徴抽出の研究において、スポーツ選手の動作を正確に評価するために、動作画像の特徴を利用して区域性の細かい区分を行い、異なるレベルの動作画像特徴集合を獲得することは特徴抽出の前提である。従来の逆伝搬増強アルゴリズムでは,動作画像をいくつかのサブクラスに分類することができ,正確な動作特徴集合を得ることができないため,動作画像の特徴抽出効果が悪いという問題がある。階層化特徴に基づくスポーツ選手の動作画像特徴抽出方法を提案した。スポーツ選手の運動技術による画像特徴の底層特徴を分析することによって、画像特徴に対して区域性の区分を行い、異なるレベルで動作する特徴集合を形成し、画像特徴を対応する特徴次元空間に写像する。AdaBoostアルゴリズムを用いて、知能視覚分析の最大運動選手の動作画像に対する特徴データを選別し、訓練サンプルとして訓練と識別を行い、スポーツ選手の動作画像特徴抽出を完成させた。シミュレーション結果により、階層化特徴に基づくスポーツ選手の動作画像特徴抽出方法はスポーツ選手の動作画像特徴を正確に抽出できることが証明された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 階層構造 ,  *画像 ,  *特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  底層 ,  *シミュレーション ,  画像特性
準シソーラス用語： 視覚分析 ,  AdaBoost ,  画像特徴抽出 ,  *運動選手 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Feature extraction ,  Intelligent vision ,  Stratification features

分類 (1件)： スポーツ医学  (GC11000Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： スポーツ ,  選手 ,  特徴抽出 ,  シミュレーション ,  研究