文献

J-GLOBAL ID：201802271146789626   整理番号：18A1770989

自己中心ビデオにおける凝視予測のためのスパース符号化フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Sparse Coding Framework for Gaze Prediction in Egocentric Video

著者 (5件)： Li Yujie (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Japan) ,  Kanemura Atsunori (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Japan) ,  Asoh Hideki (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Japan) ,  Miyanishi Taiki (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Kyoto, Japan) ,  Kawanabe Motoaki (Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR), Kyoto, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 1313-1317  発行年： 2018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： 効率的に処理し,最初の人の視点から大量の入力視覚情報を理解するためには,人間の注視を予測することが重要である。しかしながら,人々が雑音環境において連続的に注視するにもかかわらず,ほとんどの既存の注視予測法は,主に画像突出性を使用して,それは現実世界におけるノイズに敏感であった。この問題に対処するために,注視予測のためのスパース符号化ベースの顕著性検出法を提案した。著者らのモデルは,直感的で一貫した方法において,眼球中心視覚の内容に応じて視覚的顕著性の領域を制御することができるスパース制約として10ノルムを有するコスト関数を用いた。さらに,雑音と計算の複雑さを低減するために,異なるタイプの特徴を組み合わせるために,正準相関解析(CCA)を用いた。また,著者らの顕著性を定義するとき,画像フレームの時間的連続性を利用した。実世界の注視データセットを用いた実験により,提案した手法が,egogentricビデオにおける注視予測に関する最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示した。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： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  視覚 ,  *予測 ,  費用関数 ,  画像 ,  計算量 ,  *録画装置 ,  連続性 ,  ノルム
準シソーラス用語： *固視 ,  *スパースコーディング ,  画像フレーム ,  最先端 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  ビデオ ,  凝視 ,  予測 ,  スパース符号化 ,  フレームワーク