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J-GLOBAL ID：201902285550592164   整理番号：19A0248160

骨格に基づくジェスチャ検出と認識のための瞬間運動記述子による運動姿勢リカレントニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Motion-Pose Recurrent Neural Network with Instantaneous Kinematic Descriptor for Skeleton Based Gesture Detection and Recognition

著者 (3件)： Zhang Zhi ,  Song Yonghong ,  Zhang Yuanlin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACPR  ページ： 764-769  発行年： 2017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： 人間行動理解の分野では,骨格に基づく人間のジェスチャ検出と認識が注目されている。多くのアプローチが,深い学習法により骨格固有姿勢特徴を探索するために提案されている。本論文では,骨格に基づくジェスチャ検出と認識のための新しい瞬間運動記述子と運動姿勢再帰ニューラルネットワーク(RNN)を提案した。入力としての生の骨格関節位置の代わりに,著者らは,骨格固有姿勢だけでなく,電流フレームにおける瞬時運動を表現するために,瞬間運動学的記述子を提案した。一方,提案されたネットワークは,フレームラベリングの問題にジェスチャー検出を変換することができ,それは,ジェスチャのフレームごとの動的運動と長期的な時間的コンテキストの両方をモデル化することができる。提案した方法を,Chalearn LAPジェスチャーデータセット上で評価し,結果は,この方法が,骨格に基づくジェスチャー検出と認識のタスクにおいて最先端の性能を達成することを実証した。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： 電流 ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  人間行動 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 最先端 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  *身振り , 【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)： 骨格 ,  ジェスチャ ,  瞬間 ,  運動 ,  記述子 ,  姿勢 ,  リカレントニューラルネットワーク