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J-GLOBAL ID：201902290637966714   整理番号：19A1159698

階層融合と多モデル投票の動作認識【JST・京大機械翻訳】

Action Recognition Based on Multi-model Voting with Cross Layer Fusion

著者 (3件)： Luo Huilan (江西理工大学信息工程学院 gan州 341000) ,  Lu Fei (江西理工大学信息工程学院 gan州 341000) ,  Yan Yuan (江西理工大学信息工程学院 gan州 341000)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 41  号： 3  ページ： 649-655  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワークモデル伝送における動作特性の損失問題とネットワークモデルの過適合の問題を目的として,本論文は,交差層融合モデルと多重モデル投票に基づく動作認識方法を提案した。前処理段階において,ビデオ中の運動情報をクラスタ化して,動的画像を近似した。全リンク層の前に,特徴情報に対する水平反転構造を設定し,無融合モデルを構成した。第2層の出力特性および第5層の出力特徴融合構造を,融合モデルなしで追加し,そして,交差層融合モデルを,構築した。訓練の際、融合モデルと交差層融合モデルの2種類の基本モデルに対して、3種類のデータ分割方式および2種類の近似動的画像シーケンスを用いて訓練を行い、複数の異なる分類器を得た。テスト時に複数の分類器を用いて予測を行い、それらの得られた結果に対して投票集成を行い、最終分類結果とする。UCF101データセットにおいて,提案した融合モデルおよび交差層融合モデルの識別方法は,動的画像ネットワークモデルと比較して,認識比率を大いに改善し,そして,多重モデル投票の認識方法は,モデルの過適合現象を効果的に緩和し,そして,アルゴリズムのロバスト性を増加させ,そして,より良い平均性能を得ることができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  前処理 ,  アルゴリズム ,  コーパス ,  *モデル ,  動画像 ,  *投票 ,  ロバスト性 ,  近似法 ,  録画装置
準シソーラス用語： 認識率 ,  クロスレイヤ ,  ネットワークモデル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *動作認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 階層 ,  融合 ,  モデル ,  投票 ,  動作認識