文献

J-GLOBAL ID：201802282121222049   整理番号：18A0447598

グラフモデル推論に基づく行動認識【Powered by NICT】

Action Recognition Based on Graph Model Inference

著者 (2件)： Xiao Qinkun ,  Zhao Yidan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCID  ページ： 93-96  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： 本論文では,ファジィニューラルネットワークとグラフモデル(FNNGM)に基づいて提案した新しい行動認識法。アルゴリズムは,システム学習段階および行動認識段階に分割した。システム学習段階では,最初のレベルはFNNベース代表フレーム(RF)ジェスチャ同定グラフモデルである作用意味論的認識のための階層的グラフモデルを構築した。モデルはRFのジェスチャを認識するために使用される。第二のレベルは,RF配列分類モデル,RF配列の最終意味論を同定するために利用されている。行動認識段階では,結果は,FNNGM推論アルゴリズムを用いて計算した。実験結果は,提案した方法は,いくつかの既存の方法よりも優れた性能を持つことを示した。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： 学習 ,  意味論 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類モデル ,  身振り ,  *グラフモデル ,  *行動認識 ,  *モデル推論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： グラフ ,  モデル推論 ,  行動認識