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J-GLOBAL ID：202002228778497262   整理番号：20A2274011

移動点としての行動【JST・京大機械翻訳】

Actions as Moving Points

著者 (4件)： Li Yixuan (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Zixu (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wang Limin (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Wu Gangshan (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12361  ページ： 68-84  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の動作管型検出器は,しばしば発見的アンカー設計と配置に依存し,正確な位置決めのために計算上高価で準最適であるかもしれない。本論文では,移動点の軌跡として行動インスタンスを処理することにより,MovingCenter Detector(MOC-検出器)と呼ばれる概念的に単純で,計算的に効率的で,より精密な行動チューブレット検出フレームワークを提案した。運動情報が単純化し,行動管検出を支援できるという洞察に基づいて,著者らのMOC検出器は3つの重要な頭部枝から成る。(1)事例中心検出と行動認識のためのセンター分岐,(2)移動点の軌跡を形成するための隣接フレームにおける移動推定のための運動分岐,(3)各推定センターにおける境界ボックスサイズを直接回帰することによる空間範囲検出のためのBox分岐。これらの3つの分岐は,チューブレット検出結果を作り出すために一緒に働き,それは,さらに,マッチング戦略によってビデオレベルチューブを歩留めるためにリンクすることができた。このMOC検出器は,JHMDBとUCF101-24データセット上のフレーム-mAPとビデオ-mAPの両方のメトリックスに対する既存の最先端技術より優れている。性能ギャップは,より高いビデオIoUでより明白であり,MOC検出器が,より精密な動作検出に特に有効であることを実証した。コードを提供した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *録画装置 ,  検出器
準シソーラス用語： 行動認識 ,  メトリックス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 時空間行動検出 ,  アンカーフリー検出

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 (1件)： 行動