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J-GLOBAL ID：202002260225423083   整理番号：20A2526429

ビデオにおける社会グループ,個人行動およびサブグループ活動の共同学習【JST・京大機械翻訳】

Joint Learning of Social Groups, Individuals Action and Sub-group Activities in Videos

著者 (9件)： Ehsanpour Mahsa (The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Ehsanpour Mahsa (Australian Centre for Robotic Vision, Brisbane, Australia) ,  Abedin Alireza (The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Saleh Fatemeh (Australian National University, Canberra, Australia) ,  Saleh Fatemeh (Australian Centre for Robotic Vision, Brisbane, Australia) ,  Shi Javen (The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Reid Ian (The University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Reid Ian (Australian Centre for Robotic Vision, Brisbane, Australia) ,  Rezatofighi Hamid (The University of Adelaide, Adelaide, Australia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12354  ページ： 177-195  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： ビデオストリームからの人間の活動理解のための最先端の解決策は,シーンにおけるすべての個人の関節局在化と時間にわたるそれらの行動またはグループ活動の分類を必要とする時空間問題としてタスクを定式化する。Whoは相互作用し,例えば待ち行列における誰も互いに相互作用せず,しばしば予測されない。人々がサブグループに分割されるシナリオがあり,社会グループを呼び出し,各社会グループが異なる社会活動に従事するかもしれない。本論文では,社会的相互作用によって人々を同時にグループ分けする問題を解決し,各社会グループの個々の行動と社会的活動を予測し,社会的タスクと呼ぶ。主な貢献は,i)社会的タスクのためのエンドツーエンド訓練可能なフレームワークを提案する;ii)提案手法は,従来のグループ活動認識タスク(シーンの個人を単一グループを形成し,シーンのための単一グループ活動ラベルを予測する)のための2つの広く採用されているベンチマークに関する最新の結果も設定する。iii)既存のグループ活動データセットに新しい注釈を導入し,それを社会的タスクのために再追求する。提案手法のデータとコードは公的に利用可能である。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： 相互作用 ,  *グループ活動 ,  *録画装置 ,  エンドツーエンド方式 ,  定式化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 社会的相互作用 ,  *協調学習 ,  ビデオストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 集団行動認識 ,  ソーシャルグルーピング ,  ビデオ理解

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  運輸交通・サービス一般  (TA01010L)

タイトルに関連する用語 (8件)： ビデオ ,  社会 ,  グループ ,  個人 ,  行動 ,  サブ ,  グループ活動 ,  共同学習