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J-GLOBAL ID：201802275256982768   整理番号：18A0519141

行動認識のための特徴サンプリング戦略【Powered by NICT】

Feature sampling strategies for action recognition

著者 (3件)： Zhou Youjie (Department of Computer Science and Engineering, University of South Carolina, Columbia, SC 29208) ,  Yu Hongkai (Department of Computer Science and Engineering, University of South Carolina, Columbia, SC 29208) ,  Wang Song (Department of Computer Science and Engineering, University of South Carolina, Columbia, SC 29208)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3968-3972  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： bag-of-features表現を持つ緻密な局所時空間特徴は,行動認識のための最先端技術の性能を達成するが,大きな特徴数,特徴サイズは,実際のサイズの問題までスケーリングからの現在の方法を妨げる。本研究では,行動認識のための異なるタイプの特徴サンプリング戦略の高密度サンプリング,一様ランダムサンプリングと選択的サンプリングを調べた。オブジェクト提案技術を用いた二有効な選択的サンプリング法を提案した。大規模ビデオデータセット上での実験を行い,70%特徴を無視しながら,25%少ない特徴を用いたより良い平均認識精度を達成し,提案した選択的サンプリング法の一つを介して,同等の精度を維持もできることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *無作為抽出
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *行動認識 , 【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)： 行動認識 ,  サンプリング ,  戦略