文献

J-GLOBAL ID：201902227912332115   整理番号：19A1661187

プール空間ピラミッドモデルに基づく空間-時間特徴の教師なし学習を用いたサッカービデオにおける事象検出【JST・京大機械翻訳】

Event detection in soccer videos using unsupervised learning of Spatio-temporal features based on pooled spatial pyramid model

著者 (3件)： Fakhar Babak (Faculty of Computer and Information Technology Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran) ,  Rashidy Kanan Hamidreza (Department of Computer Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran) ,  Behrad Alireza (Department of Electrical Engineering, Shahed University, Tehran, Iran)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 78  号： 12  ページ： 16995-17025  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  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： サッカービデオの意味論的解析のための多くの既存の研究は,階層構造を用いて低レベル特徴と高レベルイベントの間の意味論的ギャップを橋渡しするための特別なアプローチから利益を得ている。本論文では,ビデオフレームの空間-時間局所特徴の解析に基づくサッカー放送ビデオにおける重要事象の自動認識のための新しいデータ駆動モデルを提案した。ここで提示したアルゴリズムは,低次元変換スパース空間における空間的および時間的学習特徴に焦点を合わせることにより,ビデオフレームの局所視覚コンテンツを探索する。提案したアルゴリズムは,中間レベルの未来を使用せずに,最も有益な意味概念/特徴を動的に抽出し,システムの一般性を改善する。辞書学習プロセスは,スパース符号化とスパース表現ベースのイベント分類において重要な役割を果たす。本論文では,様々な視点カテゴリの検出されたショットを訓練することにより,いくつかのカテゴリー特定辞書を計算する新しい辞書学習法を提案した。提案したアルゴリズムの実現可能性と有効性を評価するために,大規模なビデオデータ収集におけるサッカーイベントの解析,検出,分類のための広範な実験的研究を行った。実験結果は,著者らのアプローチが最先端の方法より優れており,提案したアプローチの有効性を実証した。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教師なし学習 ,  視覚 ,  *角錐 ,  *録画装置 ,  コンテンツ ,  有効性 ,  意味論 ,  アルゴリズム ,  放送 ,  *サッカー ,  *学習 ,  階層構造
準シソーラス用語： 辞書学習 ,  スパース ,  自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意味論的ビデオ解析 ,  プール空間ピラミッド特徴に基づくスパース表現(PSPFSR) ,  局所性制約付き線形符号化(LLC) ,  長期記憶(LSTM)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ピラミッド ,  モデル ,  教師なし学習 ,  サッカー ,  ビデオ ,  事象検出