抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スポーツにおけるグループ行動認識は,選手間の複雑な動力学と相互作用のためしばしば困難である。本論文では,アイスホッケーにおけるパック所有事象を分類するためのリカレントニューラルネットワークを提案した。著者らの方法は,全フレームから特徴と事前訓練された畳込みニューラルネットワークを用いた選手の外観を抽出した。このようにして,提案モデルでは,文脈情報,個人属性と選手間の相互作用を捕捉した。著者らのモデルは,画像にのみプレーヤ位置を必要とし,個々の行動またはプレーヤの軌道のためのどのような明示的アノテーションを必要とする,システムの入力を簡素化しなかった。新しいアイスホッケーデータセットにこのモデルを評価した。実験結果は,このモデルが以前の研究と比較してはるかに簡単な入力を持つこのような挑戦的データセット上で比肩可能な結果を生成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】