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J-GLOBAL ID：201802254184126691   整理番号：18A0126544

DSRF:関節人間行動認識のための柔軟な軌道記述子【Powered by NICT】

DSRF: A flexible trajectory descriptor for articulated human action recognition

著者 (3件)： Guo Yao (Department of Mechanical and Biomedical Engineering, City University of Hong Kong, 83 Tat Chee Avenue, Kowloon Tong, Kowloon, Hong Kong) ,  Li Youfu (Department of Mechanical and Biomedical Engineering, City University of Hong Kong, 83 Tat Chee Avenue, Kowloon Tong, Kowloon, Hong Kong) ,  Shao Zhanpeng (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou, Zhejiang Province, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 76  ページ： 137-148  発行年： 2018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： 本論文では,複数の剛体の関節相互接続として人体をモデル化する新規な骨格表現を提案した。関節人間行動は,複数の剛体運動軌道の組合せとして見なすことができる。二重平方根関数(DSRF)記述子は,最初に6次元剛体運動軌跡,生データ以上に実質的な利点を提供できるを表現するための勾配ベース不変量を計算することにより導入した。骨格表現におけるDSRF記述子を効果的にするために,骨格は五つの部分に分解され,最も有益な部分法はコンパクトな表現を提供するための上昇する。に加えて,各部分の動きを表現するための調べた二剛体配置。認識段階では,第一最近傍分類器を用いた単純なテンプレートマッチング戦略に従う。二骨格表現の間のロバストな距離測度を設計した。さらに,DSRFベース骨格表現を,単語の集合アプローチによるスパースヒストグラムとして符号化することができた。,カイ二乗カーネルを用いたサポートベクトルマシン分類器を多クラス認識タスクのための訓練した。三つのベンチマークデータセット上での実験結果により,提案した方法が認識精度に関して,既存の骨格表現よりも優れていることを実証した。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： 単語 ,  不変量 ,  相互接続 ,  軌跡 ,  ロバスト性 ,  符号化 ,  モデリング ,  剛体 ,  *人間行動 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 認識精度 ,  距離測度 ,  テンプレートマッチング ,  6次元 ,  剛体運動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 関節人間行動認識 ,  剛体運動軌跡 ,  二重平方根関数記述子 ,  最も有益な部分 ,  仮想剛体

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 (4件)： 関節 ,  人間行動認識 ,  軌道 ,  記述子