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J-GLOBAL ID：201702252455268117   整理番号：17A0964203

結合事象セグメンテーション,認識と物体位置確認のためのモデリング4D人間-オブジェクトインタラクション【Powered by NICT】

Modeling 4D Human-Object Interactions for Joint Event Segmentation, Recognition, and Object Localization

著者 (4件)： Wei Ping (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, China) ,  Zhao Yibiao (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, CA) ,  Zheng Nanning (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, China) ,  Zhu Song-Chun (Department of Statistics, University of California, Los Angeles, CA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 39  号： 6  ページ： 1165-1179  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,三ビジョンタスクを結合して解決することのための4D人間相互作用(4dhoi)モデル:1)ビデオ系列からの事象セグメンテーション,ii)イベント認識と構文解析,およびiii)コンテキスト上のオブジェクトの局在化を示した。4dhoiモデルは人間-オブジェクトインタラクションを含む日常事象における幾何学的,時間的,および意味的関係を表現する。3次元空間では,人間姿勢および文脈的物体の相互作用は,意味論的共起と幾何学的適合によりモデル化した。時間軸について,相互作用はコヒーレント物体と原子事象遷移の列として表現される。4dhoiモデルはシーン機能性と物体アフォーダンスを推論するための使用できる階層的空間-時間グラフ表現である。グラフ構造とパラメータをRGB-Dビデオ試料からのイベントの空間的-時間的構造をマイニングする秩序化した期待値最大化アルゴリズムを用いて学習した。入力RGB-Dビデオが与えられたとき,推論は,事象セグメンテーション,認識,オブジェクト位置決めを同時に行う動的計画法ビーム探索アルゴリズムにより行った。三RGB-Dカメラで撮影した3,815ビデオ列および383,036RGB-Dフレームを含む大きなマルチビューRGB D事象データセットを収集した。三つの挑戦的なデータセット上での実験結果は,提案した方法の長所を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *セグメンテーション ,  動的計画法 ,  コヒーレンス ,  録画装置 ,  *位置決め ,  構文分析 ,  意味論 ,  *モデリング ,  カメラ
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  EMアルゴリズム ,  グラフ構造 ,  アフォーダンス ,  三次元空間 , 【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 (8件)： 事象 ,  セグメンテーション ,  物体 ,  位置確認 ,  モデリング ,  人間 ,  オブジェクト ,  インタラクション