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J-GLOBAL ID：201802271345255914   整理番号：18A0518884

学んだ離散化を用いた頭部姿勢推定【Powered by NICT】

Head pose estimation using learned discretization

著者 (3件)： Kim Se Yeon (College of Computing, Georgia Tech) ,  Spurlock Scott (Department of Computing Sciences, Elon University) ,  Souvenir Richard (Department of Computer and Information Sciences, Temple University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2687-2691  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： オーバーヘッドカメラからの頭部姿勢推定のコンテキストの連続的ラベルの自動離散化の問題を取り上げて論じた。視覚詳細が不足しているため,正確な頭部姿勢推定は必ずしも可能ではない。共通の方法は,頭部姿勢角の空間を離散化し,実数値予測タスクを粗い(規則化)分類変異体にすることである。しばしば,しかし,範囲は任意に定義された(例えば,パラメータ空間を分割するまで均一)。著者らの研究は,ラベル離散化を組み込んだ特徴学習プロセスの中に,ベンチマークデータセット上でのオーバーヘッドカメラからの粗い頭部パン角予測の精度を改善した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  視覚 ,  *実数
準シソーラス用語： 学習過程 ,  パラメータ空間 ,  姿勢角 ,  *姿勢推定 ,  *離散化 , 【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)： 離散化 ,  頭部 ,  姿勢推定