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J-GLOBAL ID：201802242336140023   整理番号：18A0519198

ビデオシーケンスにおけるエージェントの軌跡からのタスク依存顕著性推定【Powered by NICT】

Task-dependent saliency estimation from trajectories of agents in video sequences

著者 (4件)： Campo D. (Department of Electrical, Electronic, Telecommunications Engineering and Naval Architecture - DITEN, University of Genova, Italy) ,  Baydoun M. (Department of Electrical, Electronic, Telecommunications Engineering and Naval Architecture - DITEN, University of Genova, Italy) ,  Marcenaro L. (Department of Electrical, Electronic, Telecommunications Engineering and Naval Architecture - DITEN, University of Genova, Italy) ,  Regazzoni C. S. (Department of Electrical, Electronic, Telecommunications Engineering and Naval Architecture - DITEN, University of Genova, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 4252-4256  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： 本論文では,ビデオ分析状況におけるエージェントの運動に基づく視覚的注意領域を検出する方法を提案した。Hough変換法を考慮することにより,収束が線形流れ運動は魅力的な顕著な領域に基づいて分類した。線形流の各群は,各ゾーンは,エージェントの動力学に及ぼす影響を示すマップを生成するために使用できることをノンパラメトリック確率的アプローチを用いて全環境下で一般化した。近い環境における単一タスクを実行するロボットにより生成された歩行者と軌跡のデータセットは,提案した方法を検証するために用いた。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： Hough変換 ,  *軌跡 ,  歩行者 ,  ロボット ,  *エージェント ,  線形性 ,  ノンパラメトリック法
準シソーラス用語： 視覚的注意 ,  ビデオ分析 ,  *ビデオシーケンス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオシーケンス ,  エージェント ,  軌跡 ,  タスク ,  推定