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J-GLOBAL ID：201702235303333986   整理番号：17A0021292

圧縮と画素領域における行動認識法のロバスト性について【Powered by NICT】

On the robustness of action recognition methods in compressed and pixel domain

著者 (7件)： Srinivasan Vignesh (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Gul Serhan (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Bosse Sebastian (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Meyer Jan Timo (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Schierl Thomas (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Hellge Cornelius (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany) ,  Samek Wojciech (Dept. of Video Coding & Analytics, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, Berlin, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EUVIP  ページ： 1-6  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： 本論文では,二状態のtheart行動認識アルゴリズムのロバスト性:3D畳込みニューラルネットワーク(C3D)に基づくピクセル領域法とビデオの部分的な復号化を必要とする圧縮領域アプローチ,動きベクトルとFisherベクトル符号化(MV FV)を用いて特徴記述に基づいて調べた。に対する二つのアルゴリズムのロバスト性を研究した。(i)品質変動,(ii)ビデオ符号化方式の変化,(iii)分解能の変化。実験はHMDB51データセットについて行った。著者の主な発見は,C3Dであるこれらのパラメータの変動に対してロバストであるがMV FVが非常に敏感であることである。,著者らの解析のためのベースライン法としてC3Dを考察した。もこれらの異なる挙動の背後にある理由を分析し,それらの実用的な意味を論じた。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： 三次元 ,  符号化 ,  畳込み ,  分解能 ,  *ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  基準線 ,  録画装置 ,  *画素 ,  ベクトル
準シソーラス用語： ビデオ符号化 ,  動きベクトル ,  圧縮領域 ,  認識アルゴリズム ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画素領域 ,  行動認識 ,  ロバスト性