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J-GLOBAL ID：201702249940045578   整理番号：17A0410805

相対trackletsのヒストグラムを用いた複雑な活動の認識【Powered by NICT】

Recognising complex activities with histograms of relative tracklets

著者 (2件)： Stein Sebastian (Computer Vision and Image Processing, Computing, School of Science and Engineering, University of Dundee, Dundee DD1 4HN, United Kingdom) ,  McKenna Stephen J. (Computer Vision and Image Processing, Computing, School of Science and Engineering, University of Dundee, Dundee DD1 4HN, United Kingdom)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 154  ページ： 82-93  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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： 複雑な人間行動の認識への1つのアプローチは,トラッキングされたオブジェクトの軌道に関する局所視覚特徴の特性を記述することにより,視覚相互作用をコードする特徴記述子を使用することである。高密度トラックレットは多重参照軌道に相対的記述の部分集合のみが追跡できるオブジェクト間の複雑な相互作用の豊富な表現を提供しているそのようなアプローチの例を調べた。より詳しくいえば,ここでは,目標軌道は食品調製シナリオにおける慣性センサを追跡することによって提供した実験を報告した。さらに,H OG,HOFとMBHに対するベースライン結果を提供し,マルチモーダル認識のための他者とのこれらの特徴を組み合わせた。相対トラックレット(RETLETS)の提案したヒストグラムは高密度トラックレット,H OG,HOF,MBH,またはそれらの組合せより良好な活性認識性能を示した。加速度計とビデオからの特徴の比較評価は,視覚と加速度計ベース動き特徴の間の性能ギャップを強調し,これらのセンサモダリティからの特徴を組み合わせた場合,相当な性能利得を示した。かなりの性能利得はRETLETSと参照tracklet特徴との組合せの中で観察された。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 利得 ,  視覚 ,  加速度計 ,  *ヒストグラム ,  基準線 ,  録画装置 ,  部分集合 ,  人間行動 ,  多モード
準シソーラス用語： 比較評価 ,  他者 ,  慣性センサ ,  高密度 ,  特徴記述子 ,  視覚顕著 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 活動認識 ,  相対tracklets ,  センサ融合 ,  食品調製

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ヒストグラム ,  活動