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J-GLOBAL ID：201802261905359100   整理番号：18A0670202

多粒度運動分割の時間周波数解析アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Time-Frequency Analysis for Multi-granularity Motion Segmentation

著者 (4件)： Yang Qian (合肥工業大学計算机与信息学院 合肥 230009) ,  Li Shujie (合肥工業大学計算机与信息学院 合肥 230009) ,  Zhang Yingkai (合肥工業大学計算机与信息学院 合肥 230009) ,  Liu Xiaoping (合肥工業大学計算机与信息学院 合肥 230009)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 12  ページ： 2288-2302  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時間周波数解析に基づく新しい多粒度セグメンテーションアルゴリズムを,運動捕獲データ分割のために提案したが,これは,時間周波数解析に基づいている。このアルゴリズムは,時間領域解析の段階でスパース再構成を用いて運動シーケンスを事前に分割し,多重スケール時系列相関法を用いて,オリジナルの運動シーケンスを独立挙動セグメントと混合運動ユニットに分割し,粗粒度セグメンテーションを実現した。さらに,周波数領域において,独立した行動セグメントを,主な周波数の下で特徴抽出し,次に,ゼロ速度交差点検出および適応K平均アルゴリズムを用いて,各々の独立した行動セグメントを,複数の反復サブ周期セグメントに分割し,そして,細粒度セグメンテーションを実現することができた。実験結果は,事前セグメンテーションとマルチスケールセグメンテーション戦略が,より高いセグメンテーション精度とより良いセグメンテーション精度を持ち,主な周波数の下で特徴抽出を行うことによって,ノイズに対してより良いロバスト性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  セグメンテーション ,  *周波数 ,  特徴抽出 ,  再構成 ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  周波数領域
準シソーラス用語： セグメンテーション精度 ,  マルチスケール ,  時間領域解析 ,  *時間周波数解析 ,  *解析アルゴリズム ,  *時間周波数 ,  *動きセグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： human motion segmentation ,  time-frequency analysis ,  multi-granularity motion segmentation ,  hy-brid motion primitives

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒度 ,  運動分割 ,  時間周波数解析 ,  アルゴリズム