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J-GLOBAL ID：201802257204002040   整理番号：18A0531601

DAAL:深さビデオにおける行動認識のための深い活性化をベースとした属性学習【Powered by NICT】

DAAL: Deep activation-based attribute learning for action recognition in depth videos

著者 (4件)： Zhang Chenyang (Department of Electrical Engineering, The City College of New York, 160 Convent Ave. New York, NY 10031, United States) ,  Tian Yingli (Department of Electrical Engineering, The City College of New York, 160 Convent Ave. New York, NY 10031, United States) ,  Guo Xiaojie (School of Computer Software, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Liu Jingen (SRI International, United States)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 167  ページ： 37-49  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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,奥行きビデオからの活動認識のための関節意味保存作用属性学習フレームワーク,マルチストリーム深層ニューラルネットワーク上に構築されたを提案した。より具体的には,深い活性化から学習された行為な属性を探索するための考えを述べた。深部活性化を学習するために採用されている多重流深層ニューラルネットワークよりもむしろ従来の手作りの低レベル特徴。無向グラフは行動属性間の複雑な意味論をモデル化するために利用されていると著者らの提案した共同作用属性学習アルゴリズムに統合した。行動認識のためのいくつかの公開データセット上での実験を行い,1)深い活性化は特徴ベクトルとして最新の識別性能を達成し,2)属性学習者は,一般的な属性を生成することができることを示し,このようにして零ショット行動認識に優れた性能を得た。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： 学習アルゴリズム ,  無向グラフ ,  多重化 ,  *学習 ,  意味論 ,  協力作用 ,  モデリング ,  *録画装置 ,  粒状材
準シソーラス用語： 学習者 ,  特徴ベクトル ,  ディープニューラルネットワーク ,  マルチストリーム ,  奥行 ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 属性学習 ,  行動認識 ,  深さカメラ

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)： ビデオ ,  行動認識 ,  活性化 ,  属性 ,  学習