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J-GLOBAL ID：202002270198260989   整理番号：20A0681280

改良深さニューラルネットワークに基づく人間動作認識モデル【JST・京大機械翻訳】

Improved deep convolutional neural network for human action recognition

著者 (5件)： He Bingqian (成都信息工程大学計算机学院,成都,610225) ,  Wei Wei (成都信息工程大学軟件工程学院,成都,610225) ,  Zhang Bin (成都信息工程大学計算机学院,成都,610225) ,  Gao Lianxin (成都信息工程大学計算机学院,成都,610225) ,  Song Yanbei (成都信息工程大学計算机学院,成都,610225)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 36  号： 10  ページ： 3107-3111  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の人間動作認識法に固定長さのビデオセグメントを入力し、時空情報を十分に利用できないなどの問題に対して、時空間ピラミッドと注意力メカニズムに基づく深さニューラルネットワークモデルを提出した。時空ピラミッドの3D-CNNと空間時間的注意機構を加えたLSTMモデルを結合させ、ビデオセグメントのマルチスケール処理と動作に対する複雑な時空情報の完全利用を実現した。RGB画像と光流動場を空間領域と時間領域の入力とし、ピラミッド池化層の運動と外観特徴の融合特徴を融合域の入力とし、最後に決定融合策略を用いて最終動作識別結果を獲得した。UCF101とHMDB51データセットで実験を行い,それぞれ94.2%と70.5%の認識精度を得た。実験結果は,改良ネットワークモデルがビデオベースの人間動作認識タスクにおいて高い認識精度を得ることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 認知モデル ,  流れ場 ,  録画装置 ,  三次元 ,  *ニューラルネットワーク ,  角錐
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  認識精度 ,  動作認識 ,  時間領域 ,  マルチスケール ,  神経回路網モデル ,  人間動作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  人間動作 ,  認識モデル