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J-GLOBAL ID：201902227523591475   整理番号：19A2468757

深部行動認識のためのより効率的で効果的なトリック【JST・京大機械翻訳】

More efficient and effective tricks for deep action recognition

著者 (5件)： Liu Zheyuan (The Third Research Institute of the Ministry of Public Security, Shanghai, China) ,  Zhang Xiaoteng (The Third Research Institute of the Ministry of Public Security, Shanghai, China) ,  Song Lei (The Third Research Institute of the Ministry of Public Security, Shanghai, China) ,  Ding Zhengyan (The Third Research Institute of the Ministry of Public Security, Shanghai, China) ,  Duan Huixian (The Third Research Institute of the Ministry of Public Security, Shanghai, China)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 22  号： Supplement 1  ページ： 819-826  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い畳込みネットワークは静的画像の視覚認識において大きな成功を達成したが,ビデオにおける行動認識における伝統的方法としてそれほど有利ではない。人間行動認識において最良の性能を得る2ストリームスタイル畳込みネットワークとして,異なるプレトレインモデルとハイパーパラメータの選択,および高い計算消費のような障害が存在する。本論文では,2ストリーム畳込みネットワークに基づく行動認識のための2つの効率的で効果的な方法を提案した。(1)同じ精度を達成しながら,時間ストリームの計算コストを削減し,(2)オプティカルフローアルゴリズムの選択,プレトレインデータセット/アーキテクチャ,および行動認識タスクにおける組立のためのハイパーパラメータのような技術を提供する。実験結果は,HMDB51(70.9%)とUCF101(95.4%)のデータセットに関する最先端のものによって,パールに関する性能を得ることができることを示した。Copyright 2017 Springer Science+Business Media, LLC Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  録画装置 ,  ネットワーク ,  画像 ,  視認 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 計算コスト ,  ハイパーパラメータ ,  *行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 行動認識 ,  2ストリーム畳込みネットワーク ,  効果的なトリック ,  小型核融合ネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深部 ,  行動認識