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文献
J-GLOBAL ID:201802236724939532   整理番号:18A0519146

多重センサの共用空間における一人称ビデオからのキーフレームの抽出【Powered by NICT】

Extracting key frames from first-person videos in the common space of multiple sensors
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: ICIP  ページ: 3993-3997  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:
抄録/ポイント
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日常生活動作(ADL)の活動について標準シーンを選ぶことは,日常生活の記憶を支持するのに有用である。一人称ビジョンのためのキーフレーム抽出(FPV)ビデオは,そのような記憶支援を実現するためのコア技術である。しかし,活性は通常視覚経験に関連するにもかかわらず,ほとんどの既存のキーフレーム抽出法は主にADLに関連しない安定なシーンに焦点を当て,動画像の視覚信号を使用しただけであった。日常活動約FPVのシーンを動的に変えることに対処するために,運動と視覚信号を統合することが不可欠である。本論文では,ADLのための新しいキーフレーム抽出法,焼戻雑音と顕著な活性を検出するためのマルチモーダルセンサシグナルを統合することを示した。著者等の提案手法は,確率的正準相関分析による共有空間への運動と視覚特徴を予測し,そこにキーフレームを選択する。住宅で収集したADLデータセットを用いた実験結果は,共有空間における走る筆者らのキーフレーム抽出法は,抽出したキーフレームの精度と全ビデオの被覆率を改善することを示唆する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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リハビリテーション  ,  老人医学  ,  看護,看護サービス 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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