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J-GLOBAL ID：201802282659143279   整理番号：18A0537611

運動エネルギーは3D行動認識のためのマルチスケール不均一的特徴を誘導【Powered by NICT】

Motion energy guided multi-scale heterogeneous features for 3D action recognition

著者 (3件)： Liang Chengwu (School of Information Engineering, Zhengzhou University, China) ,  Qi Lin (School of Information Engineering, Zhengzhou University, China) ,  Guan Ling (Department of Electrical and Computer Engineering, Ryerson University, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 深さ列での人間行為認識の問題に取り組むことである。種々の速度と共有サブ作用を持つ行動は,認識を困難にしている。新しい特徴集合,二不均一な特徴から成るこの課題に対処するために提案した。より詳しくいえば,ここでは,深さビデオに基づく適応正規化作用運動エネルギーを提案した。本マルチスケールエネルギーベクトルに導かれて,深さ配列と骨格姿勢配列は多重スケール(すなわち,マルチスケールサブ作用)と部分系列の二セットにそれぞれ分割した。深さ法,深さ準系列に基づいて,深さ運動マップ(DMM)に基づくヒストグラム指向勾配(H OG)特徴を用いて,形状情報と動き手がかりを明らかにした。骨格様式,姿勢準系列に基づいて,骨格情報を用いた姿勢動力学を抽出した。識別的でコンパクトな表現を得るために,協調表現(CR)学習方式に基づく分類器を採用した。二データセット上での実験を行い,提案した方法の有効性を示した。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： 録画装置 ,  正規化 ,  ヒストグラム ,  学習 ,  *運動エネルギー ,  *三次元
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 運動エネルギー ,  3D ,  行動認識 ,  マルチスケール ,  不均一 ,  誘導