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J-GLOBAL ID：201802244458950952   整理番号：18A0798722

モーションマップ3Dネットワークによる行動認識【JST・京大機械翻訳】

Action recognition with motion map 3D network

著者 (4件)： Sun Yuchao (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Wu Xinxiao (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Yu Wennan (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Yu Feiwu (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 297  ページ： 33-39  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深いニューラルネットワークがビデオにおける人間の行動認識のための顕著な進歩を示している。しかしながら,ほとんどの既存の深いフレームワークは,可変長ビデオを適切に扱うことができず,分類性能の劣化をもたらす。本論文では,モーションマップにより任意のビデオ長を持つビデオのコンテンツを表現できるモーションマップ3D ConvNet(MM3D)を提案した。我々のMM3Dモデルでは,現在のビデオフレームを以前の動きマップに反復的に統合することによりビデオクリップを表現するための動きマップを学習するための新しい生成ネットワークを提案した。学習された動きマップに基づいて行動を分類するための識別ネットワークも導入した。UCF101とHMDB51データセットに関する実験は,人間行動認識のための著者らの方法の有効性を証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  *三次元 ,  コンテンツ ,  録画装置
準シソーラス用語： ビデオクリップ ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 行動認識 ,  ビデオ解析 ,  3D-CNN ,  識別情報

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マップ ,  3D ,  行動認識