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J-GLOBAL ID：201802214142951581   整理番号：18A0651702

本論文は,行動認識における次元縮小によるOP-LASRCアルゴリズムの応用を示した。【JST・京大機械翻訳】

Supervised dimension reduction algorithm called OP-LASRC and its applications to action recognition

著者 (2件)： Jian Xianzhong (上海理工大学光電学院,上海200093;上海市現代光学系統重点実験室,上海200093) ,  Zhou Xiaopeng (上海理工大学光電学院,上海200093;上海市現代光学系統重点実験室,上海200093)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 11  ページ： 3477-3481,3485  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データの人間行動認識における低いリアルタイム性と低い認識率の問題を解決するために,線形近似スパース表現(OP-LASRC)に基づく教師つき次元縮小アルゴリズムを提案し,線形近似スパース表現(LASRC)高速分類アルゴリズムを大規模データの挙動認識に適用した。LASRCの残差の計算規則を用いて,OP-LASRCを設計し,監視次元を減らした。一つの線形射影を求める際に、訓練サンプルの本類の再構築残差を低減し、クラス間の再構築残差を増大させ、サンプルの分類特徴を保存する。次元縮小後の行動データをLASRCアルゴリズムにより分類した。L2ノルムを用いて,スパース係数を推定し,最初のkの最大のスパース係数に対応する訓練サンプルを,L1ノルムと残差計算によって得た。KTH行動データベースに関する実験結果により,OP-LASRCによる次元縮小後に,LASRCの分類率が96.5%に達し,実行時間が類似アルゴリズムより短く,耐雑音能力が強く,OP-LASRCの効率とロバスト性が証明された。それは,大規模データの行動認識において,LASRCを使用することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  射影 ,  透視図法 ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  残差 ,  線形性 ,  *次元縮小 ,  再構成 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： スパース表現 ,  線形近似 ,  認識率 ,  大規模データ ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sparse representation ,  supervise dimension reduction ,  optimize projection ,  linear approximation ,  action recognition

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 論文 ,  行動認識 ,  次元縮小 ,  アルゴリズム ,  応用