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J-GLOBAL ID：201702274390890222   整理番号：17A1772990

交差ネット:手姿勢推定のための共有潜在空間を用いた結合GANsとVAEs【Powered by NICT】

Crossing Nets: Combining GANs and VAEs with a Shared Latent Space for Hand Pose Estimation

著者 (4件)： Wan Chengde ,  Probst Thomas ,  Gool Luc Van ,  Yao Angela
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 1196-1205  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 深さ画像からの3D手姿勢推定のための最新技術に基づく手法では大量の注釈付き訓練データを必要とする。共有潜在空間を持つ二深い生成モデルを用いた3D手の姿勢と対応する深さ画像の統計的関係モデルを提案した。設計により,このアーキテクチャは半教師つき方法でラベル付けされていない画像データ学習を可能にした。姿勢と深さマップの間の1対1写像を仮定して,共有潜在空間の中の任意の与えられた点はいずれも,手の姿勢に対応する深さマップに投影できる。手の姿勢を回帰推定することで,いくつかの深さマップを与えられた潜在的な姿勢の後を推定するための弁別器を学習することにより行うことができる。オーバーフィッティングを防ぎ,ラベル付けされていない深さマップをより良く利用するために,発電機と弁別器は,訓練した。各反復処理において,発電機は関節手の現実的な深さマップを合成するための弁別器から逆方向伝道勾配を持つ更新されるが,弁別器は合成した試料とラベル付けされていない深さマップの拡張訓練集合から利益を得た。提案した弁別器ネットワークアーキテクチャは高度に効率的であり,3種類の公開利用可能ベンチマーク上でCPU上で90fpsで動作する最新のと同等かより良い精度を示した。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： 計算機アーキテクチャ ,  画像 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  三次元 ,  アノテーション ,  ベンチマーク ,  学習 ,  写像 ,  *弁別器
準シソーラス用語： 画像データ ,  生成モデル ,  訓練データ ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交差 ,  ネット ,  手 ,  姿勢推定 ,  共有