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J-GLOBAL ID：201802252894339904   整理番号：18A0383125

人間行動認識視点不変のための強化された骨格の可視化【Powered by NICT】

Enhanced skeleton visualization for view invariant human action recognition

著者 (3件)： Liu Mengyuan (Key Laboratory of Machine Perception, Shenzhen Graduate School, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Liu Hong (Key Laboratory of Machine Perception, Shenzhen Graduate School, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Chen Chen (Center for Research in Computer Vision, University of Central Florida, Orlando, FL 32816, USA)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 68  ページ： 346-362  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： 骨格に基づく人間行動認識は人間-コンピュータ相互作用とインテリジェントサーベイランスで広い用途を持っている。しかし,視野変化と雑音のあるデータは,このタスクへの挑戦をもたらす。より,空間-時間骨格配列を効果的に表現問題のままである。一目標でこれらの問題を解決するために,本研究では,視点不変人間行動認識のための強化された骨格可視化手法を提案した。著者らの方法は三段階で構成されている。骨格関節の時空間位置の変動の影響を除去するために開発された配列に基づく視点不変変換。第二,変換された骨格は一連のカラー画像,骨格継手の空間的-時間的情報を符号化する暗黙として可視化した。さらに,視覚及び運動強調手法はカラー画像に適用してその局所パターンを強化することである。第三,採用したカラー画像からロバストかつ識別力のある特徴を抽出する畳込みニューラルネットワークモデル。最終作用クラススコアは深い特徴の決定レベル融合により生成される。四つの挑戦的なデータセット上での包括的実験は一貫してこの方法の優位性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コンピュータ ,  視覚 ,  カラー画像 ,  *不変性 ,  雑音 ,  *可視化 ,  符号化 ,  相互作用 ,  ロバスト性

著者キーワード (3件)： 人間行動認識 ,  ビュー不変 ,  骨格配列

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 (6件)： 人間行動認識 ,  視点 ,  不変 ,  強化 ,  骨格 ,  可視化