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J-GLOBAL ID：202002243536320025   整理番号：20A0958209

時間空間的注意による効果的な多重モダリティ関係表現を用いたグループ活動認識【JST・京大機械翻訳】

Group Activity Recognition by Using Effective Multiple Modality Relation Representation With Temporal-Spatial Attention

著者 (6件)： Xu Dezhong (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Fu Heng (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wu Lifang (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Jian Meng (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wang Dong (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Liu Xu (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 65689-65698  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： グループ活動認識は,スポーツ解析,自律車両,CCTV監視システムおよびビデオ要約システムにおけるより広い応用のために,大きな関心を受けている。ほとんどの既存の方法は外観特徴を典型的に使用し,それらは基礎となる相互作用情報をほとんど考慮しない本研究では,時間空間的注意による多モード関係表現に基づいて,新しいグループ活動認識の技術を提案した。最初に,それらの外観特徴と幾何学の間の相互作用を通してシーン内のすべてのオブジェクトを同時に処理するオブジェクト関係モジュールを導入し,それらの関係のモデリングを可能にした。第二に,効果的な運動特徴を抽出するために,光フローネットワークを,監視信号として動作損失を用いて微調整した。次に,オブジェクト関係と運動表現を効果的に符号化し,識別フレームレベル特徴表現を形成するために使用される2つのタイプの推論モデル,opt-GRUと関連-GRUを提案した。最後に,異なる重みを持つフレームレベルの特徴を統合し,効果的なビデオレベル表現を形成するために,注意ベースの時間的集約層を提案した。2つのポピュラーなデータセットについて広範な実験を行い,両方とも最先端の性能を達成した。データセットは,それぞれVolleyballデータセットと収集活動データセットである。Copyright 2020 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： 幾何学 ,  相互作用 ,  *グループ活動 ,  スポーツ ,  監視装置 ,  *多重化 ,  監視信号 ,  多モード
準シソーラス用語： *モダリティ ,  映像要約 ,  閉回路テレビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 空間的注意 ,  多重 ,  モダリティ ,  表現 ,  グループ ,  活動認識