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J-GLOBAL ID：201702269809432813   整理番号：17A0313212

最近傍融合を通じた行動認識のための学習意味的文脈特徴ツリー【Powered by NICT】

Learning semantic context feature-tree for action recognition via nearest neighbor fusion

著者 (6件)： Zhou Tongchi (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Li Nijun (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Cheng Xu (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Xu Qinjun (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Zhou Lin (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Wu Zhenyang (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 201  ページ： 1-11  発行年： 2016年08月12日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： 行動認識のための伝統的な方法により学習された空間的-時間的な状況は,意味論的意味と時間的関係を欠いていた。欠点を扱うために,効率的な人間行動認識のためのビデオクリップをモデル化するための新しい意味論的文脈特徴ツリーモデルを提案した。提案した方法は,最近接融合による意味論的木構造型関係を構築するために不規則な空間時間ボリューム内の空間-時間興味点(STIPs)を施行している。より詳しくいえば,ここではまずSTIPsを抽出し,さらに,STIP検出によって得られた運動画像をセグメンテーションするためのスーパピクセルを利用した。スーパピクセルに分類される,点が一体部分を表現するために空間意味論的共起特徴として見られている。第二に,パッチマッチングによる,時間的最近接した点集合は,次の層の新しいノードに併合1可動部の状況を記述した。マッチングと会合後に,再帰的プロセスの条件を満足しなくなるまでフレーム指標のセットは次期核融合プロセスのためのグループに更新した。人間行動認識のためのKTH,UCF YouTubeとHOHAを用いた行動データセット,学習された木構造特徴に基づく著者らの表現は行動記述子の識別力を増強し,有望な結果を得た。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： マッチング ,  画像 ,  核融合 ,  セグメンテーション ,  *学習 ,  モデリング ,  意味論 ,  統制索引語 ,  木構造 ,  点集合
準シソーラス用語： ユーチューブ ,  ビデオクリップ ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 特徴ツリー ,  意味論的文脈 ,  最近接融合 ,  行動認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 融合 ,  行動認識 ,  学習 ,  意味 ,  文脈