文献

J-GLOBAL ID：201902287181985704   整理番号：19A0512413

結合ビデオ辞書学習による動的テクスチャモデリング【JST・京大機械翻訳】

Dynamical Textures Modeling via Joint Video Dictionary Learning

著者 (6件)： Wei Xian (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Li Yuanxiang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Shen Hao (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Chen Fang (School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Kleinsteuber Martin (Department of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Wang Zhongfeng (Integrated Circuits and Intelligent Systems Laboratory, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 6  ページ： 2929-2943  発行年： 2017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： ビデオ表現はコンピュータビジョンコミュニティにおける重要で挑戦的なタスクである。本論文では,動的テクスチャ(DT)フレームワークでモデル化できる動的シーンのビデオシーケンスのモデリングと分類の問題を考察した。最初に,移動シーンの画像フレームをMarkov確率過程としてモデル化できると仮定した。著者らは,共同ビデオ辞書学習(JVDL)と呼ばれるスパース符号化フレームワークを提案し,ビデオを適応的にモデル化した。基礎となる「状態」として学習辞書上の画像フレームのスパース係数を処理することにより,時系列におけるスパース事象の二つの隣接フレーム間の効率的でロバストな線形遷移行列を学習した。したがって,動的シーンシーケンスは辞書に関連する適切な遷移行列によって表現される。JVDLの安定性を保証するために,そのような遷移行列と辞書にいくつかの制約を課した。開発したフレームワークは,連続ビデオフレームのスパース性と時間的相関の両方を探索することにより,移動シーンのダイナミクスを捉えることができる。さらに,そのような学習されたJVDLパラメータはDT合成や認識のような様々なDT応用に使用できる。実験結果は,最先端のビデオ表現法と比較して,提案したJVDLアプローチの強い競争力を実証した。特に,それはDT合成を扱うことにおいて著しくより良く機能し,激しく破損したデータについて認識する。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： *録画装置 ,  ロバスト性 ,  確率過程 ,  コミュニティ ,  コンピュータビジョン ,  *モデリング ,  *学習
準シソーラス用語： スパース性 ,  遷移行列 ,  スパース ,  スパースコーディング ,  画像フレーム ,  ビデオシーケンス ,  *質感 ,  *辞書学習 , 【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 (4件)： ビデオ ,  辞書学習 ,  テクスチャ ,  モデリング