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J-GLOBAL ID:201702244760281935   整理番号:17A1125598

行動認識への深く分け入る:調査【Powered by NICT】

Going deeper into action recognition: A survey
著者 (3件):
資料名:
巻: 60  ページ: 4-21  発行年: 2017年 
JST資料番号: A0611C  ISSN: 0262-8856  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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ビジュアルデータの中の人間行動は,物体認識,人間工学,ドメイン適応と意味的セグメンテーションを含む相補的研究分野の進歩に結びついている。過去10年間に,人間の行動解析は,しばしば百万ビデオから学習し,ほとんどすべての日常活動に適用できる先進解をnowadaysに制御された環境に限定されているという以前のスキームから進化した。ビデオ監視人間-計算機相互作用への広範囲の応用を考えると,行動認識における科学的マイルストーンは,より急速に達成され,最終的に短時間で良いことが使用の消滅をもたらした。これは人間行動を認識するに向かって取られた注目すべき段階の包括的なレビューを提供することを動機付けた。この目的のために,著者らは手製表現を用いた先駆的方法と議論を開始し,その後,深い学習に基づくアプローチの領域へナビゲート。はこの調査を通して目的となっている,奨励改善だけでなく避けられないfallbacksを,読者の新たな疑問と動機づけ新しい研究方向を高める期待を目的としている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (2件):
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