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J-GLOBAL ID：201802283133661104   整理番号：18A2109231

VOTE融合法による行動認識のためのアクティブフレームの選択【JST・京大機械翻訳】

Selecting active frames for action recognition with vote fusion method

著者 (4件)： Binh Hoang Tieu (Hanoi National University of Education, Hanoi, Vietnam) ,  Chau Ma Thi (University of Engineering and Technology, Hanoi, Vietnam) ,  Sugimoto Akihiro (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Duy Bui The (University of Engineering and Technology, Hanoi, Vietnam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCCE  ページ： 161-166  発行年： 2018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： 近年,ビデオにおける人間行動認識(HAR)のための3次元畳込みニューラルネットワーク(3DCNNs)の概念的ニューラルネットワークの最近の応用が広く使われている。本論文では,独特のビデオデータセットから生成された異なる種類の入力を有する分離ネットワークの組合せであるマルチストリームフレームワークを用いた。著者らは,行動表現のためにビデオにおいて最良のフレームを抽出するための様々な方法を研究して,より良い認識のために複数のネットワークを融合する方法を見つけた。本研究では,ビデオ分類問題における3DCNNのためのデータセットを構築するために,ビデオからアクティブフレーム(選択アクティブフレーム-SAFと呼ぶ)を抽出する方法を提案した。第二に,著者らは,マルチストリームネットワークを集合するための効果的融合法として考えられるVote融合と呼ばれる混合融合アプローチを提案した。行動認識問題を解くために提案した手法を評価した。3つの良く知られたデータセット(KTH,HMDB51,UCF101)についてこのアプローチを行った。また,結果を,著者らのアプローチにおける効率と有効性を例証するために,最先端の結果と比較した。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】

シソーラス用語： *録画装置 ,  ネットワーク ,  三次元 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 最先端 ,  マルチストリーム ,  映像データ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 融合 ,  行動認識