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J-GLOBAL ID：201902279770141769   整理番号：19A0517494

小規模データセットのための人間行動認識における性能改善のための内部転送学習【JST・京大機械翻訳】

Internal Transfer Learning for Improving Performance in Human Action Recognition for Small Datasets

著者 (5件)： Wang Tian (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Chen Yang (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Mengyi (College of Electrical Engineering and Control Science, Nanjing Tech University, Nanjing, China) ,  Chen Jie (Centre of Intelligent Acoustics and Immersive Communications, School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Snoussi Hichem (Institute Charles Delaunay-LM2S-UMR STMR 6279 CNRS, University of Technology of Troyes, Troyes, France)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 17627-17633  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 人間の行動認識は,今日,コンピュータビジョン応用の多様性において重要な役割を果たしている。多くのコンピュータビジョン法は,複雑で柔軟性のある手書き特徴を持つ分類器を設計するアルゴリズムに焦点を合わせている。本論文では,人間行動認識問題に焦点を合わせ,分類のための空間的および時間的特徴の両方を自動的に抽出するために,3D畳込みニューラルネットワークを利用した。具体的には,小データ集合による訓練問題を扱うために,サブデータ分類法を伝達学習に組み込むことにより,このフレームワークに適応した内部移動学習戦略を提案した。いくつかのデータセットに関する著者らの方法を評価し,有望な結果を得た。提案した戦略により,人間行動認識の性能は明らかに改善された。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： アルゴリズム ,  三次元 ,  *学習 ,  コンピュータビジョン ,  柔軟性
準シソーラス用語： 学習戦略 ,  データ分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： データセット ,  人間行動認識 ,  性能改善 ,  転送 ,  学習