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J-GLOBAL ID：201802287639139727   整理番号：18A2232931

行動認識のためのマルチモーダル3ストリームネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Multi-Modal Three-Stream Network for Action Recognition

著者 (2件)： Khalid Muhammad Usman (Cornputer Vision Research Lab, Robert Bosch GmbH, Hildesheim, Germany) ,  Yu Jie (Cornputer Vision Research Lab, Robert Bosch GmbH, Hildesheim, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 3210-3215  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： ビデオにおける人間行動認識は,データの高い変動と複雑さのために,活発ではあるが挑戦的な研究課題である。本論文では,この複雑な問題を扱うために,相補的キューを利用する新しいビデオベースの行動認識フレームワークを提案した。行動分類のための成功した2つのストリームネットワークに触発されて,付加的姿勢特徴を研究して,融合して,より抽象的で意味的方法における人間行動の理解を強化した。実践に向けて,提案した前処理モジュールにより,グランドトルースの姿勢だけでなく,雑音のある推定姿勢もフレームワークに組み込まれる。全体のフレームワークと各キューを,JHMDB,サブJHMDB,およびPenn Actionとして,様々なベンチマーキングデータセット上で評価した。著者らの結果は,これらのデータセットに関する最先端の性能を上回り,相補的キューの強度を示した。Copyright 2019 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： 雑音 ,  前処理 ,  *多モード ,  待ち行列 ,  人間行動 ,  *ネットワーク ,  録画装置
準シソーラス用語： 最先端 ,  グランドトゥルース ,  複雑性 ,  *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 (3件)： 行動認識 ,  マルチモーダル ,  ストリーム