文献

J-GLOBAL ID：201902284636273954   整理番号：19A0121703

視聴覚CNN特徴の協調的利用に基づくサッカービデオにおける重要なシーンの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Important Scenes in Soccer Videos Based on Collaborative Use of Audio-Visual CNN Features

著者 (4件)： Haruyama Tomoki (School of Engineering, Hokkaido University, Sapporo, Hokkaido, 060-8628, Japan) ,  Takahashi Sho (Faculty of Engineering, Hokkaido University, Sapporo, Hokkaido, 060-8628, Japan) ,  Ogawa Takahiro (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan) ,  Haseyama Miki (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, Sapporo, Hokkaido, 060-0814, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： GCCE  ページ： 710-711  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,聴覚-視覚畳込みニューラルネットワーク(CNN)特徴の協調的利用に基づくサッカービデオにおける重要なシーンを推定するための新しい方法を提案した。サッカーゲームにおいて,ゲーム状況はプレイヤーの動きだけでなく,視聴者にも影響を与えるので,それらの音声と視覚シーケンスの分析は重要なシーンの推定に有用である。この方法では,このようなシーンを,各特徴におけるサポートベクトルマシン(SVM)を介して,音声および視覚CNN特徴から推定した。さらに,SVMベースの推定結果から定義された混乱に基づく加重大多数投票を適用することによって,重要なシーンの正確な推定が実行可能になる。実験結果は,著者らの方法の有効性を示した。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： *サッカー ,  有効性 ,  視聴者 ,  ゲーム ,  視覚 ,  投票 ,  *録画装置 ,  *聴覚 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 加重 ,  プレイヤ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *視聴覚 , 【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 (7件)： 視聴覚 ,  CNN ,  協調 ,  サッカー ,  ビデオ ,  シーン ,  推定