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J-GLOBAL ID：201802235842626111   整理番号：18A0588384

擬似軌道除去とピラミッドクラスタリング:行動認識のための密軌道の最適化【Powered by NICT】

Pseudo trajectories eliminating and pyramid clustering: Optimizing dense trajectories for action recognition

著者 (3件)： Zhan Yupeng (Department of Electronics & Information Engineering, South China University of Technology (SCUT), Guangzhou, 510640 China) ,  Ma Lihong (Department of Electronics & Information Engineering, South China University of Technology (SCUT), Guangzhou, 510640 China) ,  Yang Chunling (Department of Electronics & Information Engineering, South China University of Technology (SCUT), Guangzhou, 510640 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RCAR  ページ： 62-67  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： 特に高密度軌跡,運動経路法は行動認識のための有効性を示した。運動物体の最も代表的な軌跡を選択するために,バックグラウンドの乱れ,手ぶれとトラッキング破壊によって生成された擬似軌跡を除去するための新しい手法を提案した。この方法の利点は次のものを含む:(i)補償物体シフト運動領域ブースティング。(ii)高速計算のための差動しきい値処理。(iii)強化ピラミッドクラスタリングによる特徴のバッグにおける単語の独立性。実験結果は,この方法が物体に属する高密度軌跡を効率的に選択すると認識精度を改善することを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  単語 ,  軌跡 ,  高速計算
準シソーラス用語： 認識精度 ,  閾値処理 ,  ブースティング ,  高密度 ,  *行動認識 , 【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 (6件)： 擬似 ,  軌道 ,  ピラミッド ,  クラスタリング ,  行動認識 ,  最適化