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J-GLOBAL ID：201902251448083998   整理番号：19A1332448

エネルギー最適化に基づくビデオにおける空間-時間特徴抽出/認識【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Feature Extraction/Recognition in Videos Based on Energy Optimization

著者 (1件)： Sakaino Hidetomo (Network Technology Laboratories, Nippon Telegraph and Telephone Corporation, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 28  号： 7  ページ： 3395-3407  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビデオは,静的に動的なオブジェクト/シーン,スパースから高密度,および周期的から非周期的な動きへと時間的に富んでいる。特に,動的集合組織(DT)は複雑な外観と運動変化を示し,それに対処するための挑戦課題が残っている。本論文は,ビデオにおける特徴抽出と認識のためのエネルギー最適化法を提示した。雑音と背景ジッタに対して,固有ベクトルとFrenkel-Seret定式化に基づくエネルギー制約によるTikhonov正則化も提案した。DTの異なる周期性は学習時間枠の時変数により適応できる。画像列の最適持続時間は固有値の時間的性質から決定される。最先端の認識方法,すなわち,スパース符号化と遅い特徴解析とは異なり,提案した方法は,物体とシーンの物理的性質,速度,加速度,および方向を捉えることができる。また,静的および動的画像領域を局所的に分類できる。これらの時空特徴により,特徴抽出と認識の安定性,ロバスト性,および精度が強化される。DTビデオを用いて,最先端の認識法と比較して提案した方法の優位性を実験的に示した。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： ロバスト性 ,  加速度 ,  継続時間 ,  定式化 ,  *特徴抽出 ,  *録画装置 ,  雑音 ,  固有値 ,  ジッタ ,  動画像 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： スパースコーディング ,  画像列 ,  Tikhonov正則化 ,  スパース , 【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)： エネルギー最適化 ,  ビデオ ,  特徴抽出