動作認識のための軌道セット特徴

MATSUI Kenji; TAMAKI Toru; RAYTCHEV Bisser; KANEDA Kazufumi

文献

J-GLOBAL ID：201702262600463708 整理番号：17A1224584

動作認識のための軌道セット特徴

Trajectory-Set Feature for Action Recognition

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資料名：
巻： E100.D 号： 8 ページ： 1922-1924(J-STAGE) 発行年： 2017年
JST資料番号： U0469A ISSN： 1745-1361 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：短報発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

著者らは,改善された高密度軌道(iDT)の上部に,軌道-セット(TS)と呼ばれる動作認識のための特徴を提案した。TS特徴は,外観特徴を持たない,高密度にサンプルした関心点周辺の軌道のみを符号化した。UCF50の行動データセットに関する実験結果は,TSが最先端のものに同等で,そしてiDTを上回る(iDTによる91.7%に比較して,95.0%の精度)ことを立証した。(翻訳著者抄録)

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パターン認識

引用文献 (27件)：

[1] S. Herath, M. Harandi, and F. Porikli, “Going Deeper into Action Recognition: A Survey,” Image and Vision Computing, vol.60, pp.4-21, 2017. 10.1016/j.imavis.2017.01.010
[2] K. Simonyan and A. Zisserman, “Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos,” in Advances in Neural Information Processing Systems 27, ed. Z. Ghahramani, M. Welling, C. Cortes, N.D. Lawrence, and K.Q. Weinberger, pp.568-576, Curran Associates, Inc., 2014.
[3] C. Feichtenhofer, A. Pinz, and A. Zisserman, “Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition,” 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.1933-1941, IEEE, June 2016. 10.1109/cvpr.2016.213
[4] L. Wang, Y. Xiong, Z. Wang, Y. Qiao, D. Lin, X. Tang, and L. van Gool, “Temporal segment networks: Towards good practices for deep action recognition,” European Conference on Computer Vision ECCV 2016, vol.9912, pp.20-36, Springer, Cham, 2016. 10.1007/978-3-319-46484-8_2
[5] H. Wang, A. Klaser, C. Schmid, and C.-L. Liu, “Action recognition by dense trajectories,” Proceedings of the 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR '11, Washington, DC, USA, pp.3169-3176, IEEE Computer Society, 2011. 10.1109/cvpr.2011.5995407

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