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J-GLOBAL ID：201802251293689880   整理番号：18A0073281

深部Markovモデルによる人間の姿勢予測【Powered by NICT】

Human Pose Forecasting via Deep Markov Models

著者 (4件)： Toyer Sam ,  Cherian Anoop ,  Han Tengda ,  Gould Stephen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DICTA  ページ： 1-8  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： ヒト姿勢予測は人間-ロボット相互作用,ビジュアルサーベイランス,自動運転に適用したコンピュータビジョンにおける重要な問題である。通常,予測アルゴリズムは,3D骨格配列を使用し,将来に数ミリ秒の予測するため訓練した。長期予報者は活性を続けるか長推定の困難さのために困難な課題である。この目的のために,著者らの貢献は三つの部分となる(i)深部Markovモデル(DMM)に基づく変分オートエンコーダを用いた姿勢のための発生枠組を提案した。(ii)姿勢ベ スの作用分類器を用いた姿勢予測,座標空間での距離よりも姿勢予測の主観的品質をより良く反映する主張を評価(iii)最後の,新モデルの評価のために,著者らはIkea家具組立(Ikea FA)と呼ばれる480,000フレームビデオデータセット,家具を組立・解体繰り返しヒトを示しを導入した。Ikea FAと既存NTU RGB+Dデータセットの両方上で提案アプローチのための有望な結果を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *深部 ,  長期予報 ,  三次元 ,  *予測 ,  コンピュータビジョン ,  ヒト ,  家具 ,  自動運転 ,  変分法 ,  品質
準シソーラス用語： 予測アルゴリズム ,  ビジュアルサーベイランス ,  ヒューマンロボットインタラクション ,  *Markovモデル , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： 深部 ,  Markovモデル ,  人間 ,  姿勢 ,  予測