融合と解析を介した自己中心行動予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Zhang Tianyu; Min Weiqing; Zhu Ying; Rui Yong; Jiang Shuqiang

文献

J-GLOBAL ID：202002282079237208 整理番号：20A2462396

融合と解析を介した自己中心行動予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

An Egocentric Action Anticipation Framework via Fusing Intuition and Analysis

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資料名：
号： MM ’20 ページ： 402-410 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 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)

本論文では,知的ウェアラブル支援がユーザのニーズを理解し,インタラクションプロセスにおけるそれらの能力を強化するような様々なアプリケーションを可能にする,ビデオからのエゴセントリック行動予測に焦点を当てた。それは,最初の人々の展望から観察する知的システムを必要とし,それが起こる前に行動を予測する。将来の不確実性のため,特に過去と将来の間に顕著な視覚差が存在するとき,視覚情報に依存する行動予測を実行するのは不十分である。本論文では,視覚ギャップと呼ぶこの問題を軽減するために,主に3つの部分,即ち,直感的ベースの予測ネットワーク(IPN),解析ベースの予測ネットワーク(APN)および適応融合ネットワーク(AFN)から成る,心理学的研究によって触発された,1つの新規直感解析統合(IAI)フレームワークを提案した。”著者らは,主に3つの部分から成る,すなわち3つの部分,すなわち,情報ベースの予測ネットワーク(IPN),解析ベースの予測ネットワーク(APN)および適応融合ネットワーク(AFN)から成る。陰的直感的思考プロセスを模倣するために,著者らは,エンコーダ-デコーダ構造としてIPNをモデル化して,テキストプレトレーニングによって実行される1つの手続き的命令学習戦略を導入した。他方,著者らは,APNを,明示的解析思考を模倣するために,設計規則の下で情報を処理することを可能にして,それを,認識,遷移および組合せの3つのステップに分割した。IPNにおける手続き命令学習戦略とAPNの遷移ステップの両方が,視覚ギャップ問題を緩和することにより予測性能の改善に重要である。直感と解析の相補性を考慮して,AFNは,最終予測結果を生成するために,IPNとAPNから予測を適応的に統合するために,注意融合を採用した。最大エゴセントリックビデオデータセットに関する実験を行った。定性的および定量的評価結果は,著者らのIAIフレームワークの有効性を検証し,観察セグメントの視覚特徴および行動の逐次命令の両方を含むマルチモーダル情報を利用することによって,視覚ギャップを橋渡しする利点を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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テレビジョン一般 , ネットワーク法 , 計算機網 , ロボットの運動・制御 , 人工知能

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