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J-GLOBAL ID:202002257763830889   整理番号:20A2622349

PCAと幅ベクトルに基づく人間行動認識のための分類技術の研究【JST・京大機械翻訳】

Study of classification techniques for human action recognition based on PCA and width vectors
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: ITNT  ページ: 1-4  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本論文は,光学範囲で記録したビデオを用いたPCAと幅ベクトルに基づく人間行動認識のための分類技術の研究の結果を示した。本論文で用いた方法は,サイズ正規化によるビデオシーケンス上の移動人の検出,一連のサブシーケンスの形成,および特徴ベクトルからなる。特徴ベクトルを形成するために,2つの異なるアプローチを用いた。第1の手法は主成分分析を用いた次元縮小に基づいており,第2の手法は検出したシルエットの幅プロファイルを利用する。人間行動の分類を,異なるカーネル,k最近傍,およびランダムフォレスト分類器を有するサポートベクトルマシンを用いて実行した。得られた結果は,考察した技術に対して最も効果的なパラメータを見つけることができた。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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