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J-GLOBAL ID：202002240090893451   整理番号：20A0630878

HOG,GISTおよび色特徴を用いた自己中心ビデオにおける人間活動認識【JST・京大機械翻訳】

Human activity recognition in egocentric video using HOG, GiST and color features

著者 (2件)： Sanal Kumar K. P. (Department of ECE, Annamalai University, Chidambaram, India) ,  Bhavani R. (Department of CSE, Annamalai University, Chidambaram, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 5-6  ページ： 3543-3559  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： デジタル技術の急速な増加により,多くの研究領域は人間活動認識に関与し,患者の活動を分析するのに役立つ。本研究では,人間活動認識のための新しい手法を提案した。一般的に,物体のみが同定されるが,その動作は認識されていない。この動機と新しい傾向により,本論文は,活動を認識するための効率的な技術を提示した。著者らのアプローチでは,最初に,様々な活動データセットを訓練し,特徴ベクトル値を様々な活動に対して保存し,それをテスト入力に適用した。ここでは,フィルタリング技術,すなわち,中央値フィルタとそれに続く流域および特徴抽出を用いたセグメンテーション法を用いた。これらは,指向勾配(HOG),ColorおよびGiSTのヒストグラム,およびすべての特徴の組合せである。遺伝的アルゴリズムを用いて特徴を低減し,サポートベクトルマシン(SVM)とランダムフォレスト分類器を用いて分類を行った。実験結果は,ランダムフォレスト分類装置がSVM分類装置を上回ることを実証した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  分類装置 ,  視覚 ,  *録画装置 ,  サポートベクトルマシン ,  遺伝的アルゴリズム ,  ヒストグラム ,  特徴抽出 ,  流域 ,  メディアンフィルタ ,  コンピュータビジョン ,  フィルタリング
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  特徴ベクトル ,  *色特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コンピュータビジョン ,  自己中心視覚 ,  配向勾配のヒストグラム ,  遺伝的アルゴリズム ,  ランダムフォレスト分類器

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)： HOG ,  GIST ,  色特徴 ,  自己 ,  ビデオ ,  人間 ,  活動認識