抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,3D骨格データから人間行動認識のためのアプローチを提示した。提案した方法は,関節の位置間の時間的依存性を学習するために,再帰ニューラルネットワーク(RNN)とLong Short Term Memory(LSTM)を利用する。提案したアーキテクチャは,様々なRNNユニットの学習応答を集約するための階層的方式を用いる。著者らは,動作認識のためのすべての利用可能な関節位置に対して,少数の関節のみを用いることの有効性を実証した。提案した手法を,良く知られた公開可能なMSR-Action3Dデータセットについて評価した。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】