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J-GLOBAL ID：201802291821356614   整理番号：18A0382985

人間行動認識のための普遍的多視点辞書学習【Powered by NICT】

Learning universal multiview dictionary for human action recognition

著者 (6件)： Yao Tingting (School of Information Technologies, The University of Sydney, Australia) ,  Yao Tingting (School of Computer and Information, Hefei University of Technology, PR China) ,  Wang Zhiyong (School of Information Technologies, The University of Sydney, Australia) ,  Xie Zhao (School of Computer and Information, Hefei University of Technology, PR China) ,  Gao Jun (School of Computer and Information, Hefei University of Technology, PR China) ,  Feng David Dagan (School of Information Technologies, The University of Sydney, Australia)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 64  ページ： 236-244  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,多くのスパース符号化に基づくアプローチは人間の行動認識用に提案されている。しかし,それらのほとんどは様々な行動クラスの間の共通パターンを考慮に入れて積極的に行わなくても識別辞書を学習に焦点を当てた。本論文では,共有サブ辞書とクラス特異的サブ辞書の集合から構成されている,普遍的な辞書を定式化することにより,新しい識別型辞書学習フレームワークを提案した。その結果,クラス間相違は,より良いクラス特異的辞書から得られたスパース符号を特徴づけることができる。さらに,グループスパース性と局所性制約を用いて,特徴間の関係と構造を保存した。多重記述子の利点を活用するために,辞書を各ビューのための学習であり,これらの記述子の対応するスパース表現は,時間情報と共に低次元特徴空間の中で融合した。三つの挑戦的なデータセット上での実験結果は,この方法がいくつかの最先端のものよりも良好な性能を達成できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 定式化 ,  局所性 ,  多重化 ,  *透視図法
準シソーラス用語： *行動認識 ,  特徴空間 ,  低次元 ,  スパース表現 ,  スパース性 ,  スパースコーディング ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 辞書学習 ,  スパース符号化 ,  多視点学習 ,  行動認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人間行動認識 ,  視点 ,  辞書学習