文献

J-GLOBAL ID：201702259978898478   整理番号：17A0322425

行動認識のための視覚的な単語と融合法のバッグ:包括的研究と優れた実践【Powered by NICT】

Bag of visual words and fusion methods for action recognition: Comprehensive study and good practice

著者 (7件)： Peng Xiaojiang (College of Computer Science and Technology, Hengyang Normal University, Hengyang, China) ,  Peng Xiaojiang (LEAR Team, INRIA, Grenoble, France) ,  Peng Xiaojiang (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Wang Limin (Computer Vision Lab, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Wang Limin (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Wang Xingxing (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Qiao Yu (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 150  ページ： 109-125  発行年： 2016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： ビデオベースの行動認識は,コンピュータビジョン研究の重要で挑戦的な問題の一つである。局部的特徴のある視覚単語モデル(BoVW)のバッグは長い間非常に普及し,いくつかの現実的なデータセット上で最先端レベルの性能を得られ,HMDB51,UCF50,UCF101など。BoVWは,局所特徴,主に五段階からなるからの大域的表現を構築するための一般的なパイプラインである(i)特徴抽出,(ii)特徴前処理,(iii)コードブック生成,(iv)特徴符号化,および(v)プールと正規化。多くの努力が異なるシナリオで独立に各段階でなされているが,行動認識に及ぼすそれらの影響はまだ知られていない。一方,ビデオデータは,視覚パターンの異なる視点,静的出現と運動動力学などを示した。通常これらの異なる見解を表現するために抽出した多重記述子。これら記述子の融合行動認識システムの最終性能を高めるために重要である。BoVWおよび異なる融合法における全段階の包括的な研究を提供し,最先端技術による行動認識システムを生成するために優れた実践を明らかにすることを目的とした。具体的には,二種類の局所特徴の十種類符号化方法の,八種類のプーリングと正規化戦略,および三種類の融合法を調べた。各段階は最終的な認識率に寄与する重要であり,ステップの一つの不適切な選択は,他の段階の性能改善を打ち消す可能性があることを結論した。,著者らの包括的研究に基づいて,著者らは改善された密な軌跡をもつ異なるBoVW骨格の相補性を調べることにより,ハイブリッドスーパベクトルと呼ばれるシンプルではあるが効果的な表現を提案した。この表現を用いて,三つの挑戦的なデータセット上での印象的な結果を得るHMDB51(61.9%),UCF50(92.3%),UCF101(87.9%)。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： 符号表 ,  *視覚 ,  軌跡 ,  符号化 ,  *単語 ,  統制索引語 ,  特徴抽出 ,  相補性 ,  正規化 ,  コンピュータビジョン ,  前処理
準シソーラス用語： 認識率 ,  映像データ ,  局所特徴 ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 行動認識 ,  視覚単語のバッグ ,  融合法 ,  特徴符号化

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 行動認識 ,  視覚 ,  単語 ,  融合 ,  バッグ ,  研究