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J-GLOBAL ID：201702261768816888   整理番号：17A1845229

ファジィ集合特徴ベクトルを用いたビデオ人体認識手法【JST・京大機械翻訳】

A Video Human Recognition Method Using Fuzzy Aggregation Feature Vector

著者 (3件)： Cai Qiong (湖南信息職業技術学院信息工程系,長沙,410200) ,  Chen Penghui (湖南信息職業技術学院信息工程系,長沙,410200) ,  Li Yuansong (四川理工学院計算机学院,四川自貢,643000)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 24  号： 5  ページ： 1032-1037  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な映像の人間動作認識における誤り警報と冗長計算の問題を解決するために,ファジィ集合特徴ベクトル融合隠れMarkovモデル(HMM)を提案した。最初に,ファジィ推論システムを用いて前景輪郭を検出し,エッジ検出アルゴリズムを用いて輪郭エッジを得た。次に,特徴抽出技術を用いて,距離特性,角度特性,およびCA比率特性を得て,それらの特性を特性化した。最後に,ベクトル量子化を用いて,対応する符号化を定量化し,HMMを用いて人間動作認識を達成することができた。実験結果により,提案した方法の検出精度が99.8%に達し,他のいくつかの新しい方法と比較して,提案した方法がより良い認識性能を得ることを示し,多重特徴集合がビデオ認識問題を効果的に解決できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号化 ,  *録画装置 ,  隠れMarkovモデル ,  キャラクタリゼーション ,  *ファジィ集合 ,  ベクトル量子化 ,  特徴抽出 ,  多重化 ,  映像 ,  検出アルゴリズム ,  前景 ,  誤警報 ,  *特徴ベクトル
準シソーラス用語： 検出精度 ,  人間動作 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Human recognition ,  fuzzy inference system ,  feature aggregation ,  hidden Markov model ,  vector quantization ,  foreground object detection

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ集合 ,  特徴ベクトル ,  ビデオ ,  人体 ,  手法