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J-GLOBAL ID：201702290214205278   整理番号：17A1349746

階層LSTMを用いたフットボール行動認識【Powered by NICT】

Football Action Recognition Using Hierarchical LSTM

著者 (4件)： Tsunoda Takamasa ,  Komori Yasuhiro ,  Matsugu Masakazu ,  Harada Tatsuya
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 155-163  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： 画像と位置配列を理解するチームスポーツ活動のための階層的リカレントネットワークを提示した。階層モデルでは,LSTMの出力に基づく時系列上での提案した多重人を中心とした特徴を統合した。この方式を実現するために,外部制御可能な状態の一つとしてLSTMの保持状態を導入し,統合のための機構を含むように階層的LSTMs拡張した。実験結果は階層的LSTMと人を中心とした特徴を含む提案した枠組みの有効性を実証した。本研究では,規範モデルの改良を実証した。具体的には,筆者らが提案した後期融合フレームワークにおけるメタ情報(例えば,位置データ)と人間中心特徴を組み込むことにより,ここではまた,行動カテゴリーの識別増加と観察されたプレイヤーの数の変動に対するロバスト性増強を実証した。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： 画像 ,  *規範モデル ,  多重化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： プレイヤ ,  メタ情報 ,  階層モデル ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 階層 ,  LSTM ,  フットボール ,  行動認識