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J-GLOBAL ID：202002211487227835   整理番号：20A1077190

自己中心光ストリームからのルーチン発見のためのトピックモデリング【JST・京大機械翻訳】

Topic modelling for routine discovery from egocentric photo-streams

著者 (5件)： Talavera Estefania (University of Groningen, Johann Bernoulli Institue, Nijenborgh 9, 9747 AG Groningen, Netherlands) ,  Talavera Estefania (University of Barcelona, Department Mathematics and Computer Science and Computer Vision Center, Gran Via de les Corts Catalanes, 585, 08007, Barcelona, Spain) ,  Wuerich Carolin (University of Barcelona, Department Mathematics and Computer Science and Computer Vision Center, Gran Via de les Corts Catalanes, 585, 08007, Barcelona, Spain) ,  Petkov Nicolai (University of Groningen, Johann Bernoulli Institue, Nijenborgh 9, 9747 AG Groningen, Netherlands) ,  Radeva Petia (University of Barcelona, Department Mathematics and Computer Science and Computer Vision Center, Gran Via de les Corts Catalanes, 585, 08007, Barcelona, Spain)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 104  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生活習慣の理解と可視化のためのツールの開発は,人々の習慣と幸福の改善を扱うとき,高い関心事である。日常的なものとして定義されるルーチンは,個人のライフスタイルを記述するのに役立つ。本論文で,著者らは,患者/彼女の心中心画像から個人の日常的な日の自動発見のための新しいツールの開発に取り組む最初のものである。提案したモデルにおいて,画像のシーケンスを最初に事前に訓練されたCNNによって検出された意味ラベルによって特性化した。次に,これらの特徴を,時間意味文書において組織化し,後にトピックモデル空間に組み込んだ。最後に,最終日ルーチン/非ルーチン識別のために,動的時間ワーピングとスペクトルクラスタリング法を用いた。さらに,著者らは,7人のユーザによって記録された100.000以上の画像を有する104の中心的な日の収集である新しいEgoRotyneデータセットを紹介した。結果は,ルーチンが発見され,行動パターンが観察できることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  可視化 ,  *ライフスタイル ,  キャラクタリゼーション ,  生活習慣
準シソーラス用語： ワーピング ,  行動パターン ,  *ルーチン ,  トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ルーチン ,  自己中心視覚 ,  ライフスタイル ,  行動分析 ,  トピックモデリング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己 ,  ストリーム ,  ルーチン ,  発見 ,  トピック ,  モデリング