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J-GLOBAL ID：201902269074760615   整理番号：19A1112269

意味相互作用と時空特徴の融合に基づくユニークな役割認識のための確率的推論【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Reasoning for Unique Role Recognition Based on the Fusion of Semantic-Interaction and Spatio-Temporal Features

著者 (5件)： Yang Chule (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798 Singapore) ,  Yue Yufeng (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798 Singapore) ,  Zhang Jun (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798 Singapore) ,  Wen Mingxing (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798 Singapore) ,  Wang Danwei (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798 Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 21  号： 5  ページ： 1195-1208  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  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： 本論文は,動的環境における独特の役割を認識する問題を扱う。社会的役割とは異なり,独特の役割は,それらの運搬項目やシーンにおける動きにおいて珍しいものに言及する。本論文では,興味あるオブジェクトと人間との間の空間的関係を,独特の個人を認識するための時間的変化と関係づける階層的確率論的推論法を提案した。二つの観測モデル,オブジェクト抽出モデル(OEM)と人間活動モデル(HAM)を,対応する意味-相互作用特徴と時空特徴を分析することによって役割推論をサポートするために確立した。次に,各人物のOEMとHAMの結果を,それぞれシーンの全体的な分布と比較した。最後に,2つの観測モデルの融合を通して役割を決定することができた。実験は,異なる設定,クラッタの程度,およびオクルージョンに関する屋内および屋外環境の両方で行った。結果は,提案した方法が様々なシナリオに適応でき,精度とロバスト性に関する他の方法より優れており,さらに複雑なシーンでも安定した性能を示すことを示した。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： 経時変化 ,  確率論 ,  モデル ,  ロバスト性 ,  *相互作用 ,  クラッタ ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 屋外環境 ,  屋内 ,  人間活動 ,  物体抽出 ,  観測モデル ,  社会的役割 ,  動的環境 ,  確率的推論 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (6件)： 意味 ,  相互作用 ,  時空 ,  融合 ,  役割 ,  確率的推論