文献

J-GLOBAL ID：201802258448259759   整理番号：18A0708439

ビデオストリームの同時動作認識とビデオセグメンテーションの方法【JST・京大機械翻訳】

A method of simultaneously action recognition and video segmentation of video streams

著者 (4件)： Ji Liang (State key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhe-jiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Xiong Rong (State key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhe-jiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Wang Yue (State key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhe-jiang University, Hangzhou, P.R. China) ,  Yu Hongsheng (State key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhe-jiang University, Hangzhou, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 1515-1520  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： ビデオにおける人間行動認識は,その広い応用のためにコンピュータビジョンの分野における研究ホットスポットのひとつであった。通常,ビデオは様々な動作を含み,現在の行動認識法の多くは,1種類の動作のみを含む,予め分割されたビデオクリップに基づいている。本論文では,連続ビデオのための同時セグメンテーションと認識の方法を提案した。Word法のBagに基づいて,異なる動作モードを記述するために,局所性保存射影後のデータから特徴を抽出した。次に,連続ビデオを正確にセグメント化するために,マルチクラスSVMスコアを利用し,動的計画法により解いた最適化関数として問題を構築した。WeizmannとUIUCデータセットに関する実験結果は,最先端手法と比較してこの方法の利点を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運転モード ,  最適化 ,  コンピュータビジョン ,  *録画装置 ,  局所性 ,  射影 ,  動的計画法 ,  *セグメンテーション ,  ホットスポット
準シソーラス用語： スコア ,  ビデオクリップ ,  行動認識 ,  *オブジェクトセグメンテーション ,  *動作認識 ,  *ビデオストリーム , 【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 (3件)： ビデオストリーム ,  動作認識 ,  ビデオセグメンテーション