抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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行動認識では,標的作用は局在化した空間-時間領域で現れる局所運動ディスクリプタはビデオ配列を示す効果的に寄与する。ロバストな認識のために,これらの基本的な記述子はカメラ視点及び作用方向変化に起因する多発するビデオフレームの水平(ミラー)反転に対して不変であることを必要とし,分類性能を劣化させている。本論文では,二つの方法による局所運動ディスクリプタにフリップ不変性をレンダリングする方法を提案した。記述子を計算する一つの方法は,局所運動流を利用する入力パッチに不変性を確保した。もう一つは手作りの記述子に適用した反転変換からの不変形式を導出した。法もデータに基づく不変形式の学習を通したConvNet記述子を扱うように拡張した。人間行動分類に関する実験結果は,提案した方法が手製とConvNet記述子の性能を向上させる良好ことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】