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J-GLOBAL ID：201702289095444365   整理番号：17A0886506

ビデオイベント検出のための発見階層的潜在概念【Powered by NICT】

Hierarchical Latent Concept Discovery for Video Event Detection

著者 (6件)： Li Chao (School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia) ,  Huang Zi (School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia) ,  Yang Yang (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Cao Jiewei (School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia) ,  Sun Xiaoshuai (School of Information Technology and Electrical Engineering, The University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia) ,  Shen Heng Tao (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 5  ページ： 2149-2162  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： セマンティック情報はビデオイベント検出のために重要である。自動発見,モデル化し,ビデオイベント検出を容易にするために意味情報を利用する方法は,困難な問題となっている。本論文では,新しい階層的ビデオイベント検出モデル,ビデオデータから基本的な意味論発見と事象のモデル化の過程を統合する意図を提案した。特に,手動で事前に定義された概念に基づく手法の多くとは異なり,著者らはセグメントレベルにおけるフレームレベルと潜在活性概念(すなわち,静的視覚概念の時系列関係)における潜在的静的視覚概念を階層によるビデオ意味論を明らかにする自動的に有効なモデルを考案した。統一モデルは,ビデオのための識別と記述表現を可能にするだけでなく,以前の方法に存在する事象のモデル化へのビデオ表現からの誤差伝搬問題を軽減する。モデルを学習するために採用した最大マージンフレームワーク。四つの挑戦的なビデオイベントデータセット上での包括的実験,すなわち,MED11,CCV,UQE50,FCVID,は提案した方法の有効性を実証するために行った。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： 統一模型 ,  *録画装置 ,  意味論 ,  モデリング ,  視覚
準シソーラス用語： 誤差伝搬 ,  意味情報 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ ,  イベント検出 ,  発見 ,  概念