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J-GLOBAL ID：201702286720225491   整理番号：17A1773579

自己中心的マルチモーダル信号を用いた共同学習エネルギー消費と活動【Powered by NICT】

Jointly Learning Energy Expenditures and Activities Using Egocentric Multimodal Signals

著者 (4件)： Nakamura Katsuyuki ,  Yeung Serena ,  Alahi Alexandre ,  Fei-Fei Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 6817-6826  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： 心拍数などの生理学的信号は個人状態と活性に関する貴重な情報を提供することができる。しかし,コンピュータビジョンに関する既存の研究は,自己中心的ビデオ理解を向上させるためにこれらの信号を利用する調べていない。本研究では,活性とエネルギー消費を予測する併用するマルチモーダルデータに関する推論のためのモデルを提案した。を,訓練段階ではエネルギー消費量を導出するために特別な自己監視として心拍信号を用いた。マルチタスク目的は,二つの作業を最適化するため一緒に使用されている。さらに,心拍数と加速度信号で増強した自己中心的ビデオの31時間を含むデータセットを導入した。視覚カロリーカウンターのような新しい応用につながる可能性がある。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： 録画装置 ,  *エネルギー消費 ,  コンピュータビジョン ,  心拍 ,  モデル ,  最適化 ,  *多モード ,  加速度 ,  視覚
準シソーラス用語： マルチタスク ,  生理信号 ,  *協調学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己 ,  マルチモーダル ,  共同学習 ,  エネルギー消費 ,  活動