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J-GLOBAL ID：202002287166825519   整理番号：20A1759489

EAT ICMI 2018の摂食解析と追跡への挑戦【JST・京大機械翻訳】

EAT - The ICMI 2018 Eating Analysis and Tracking Challenge

著者 (4件)： Hantke Simone (Technische Universitaet Muenchen, Muenchen, Germany) ,  Schmitt Maximilian (Universitaet Augsburg, Augsburg, Germany) ,  Tzirakis Panagiotis (Imperial College London, London, United Kingdom) ,  Schuller Bjorn (Imperial College London, London, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMI ’18  ページ： 559-563  発行年： 2018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)

抄録/ポイント： 摂食状況のマルチモーダル認識は,食品タイプが音声とビデオ処理の分野で新しい研究領域であり,これは,異なる摂食条件に対する音声認識やリップ読出システムのような将来のマルチモーダルインタフェイスのための多くの有望な応用を持つ。ここでは,ICMI 2018 Eating Analysis and Tracking(EAT)の課題とアドレスを,ユーザデータ解析の領域における新しい分類タスク,即ち,ユーザ摂食条件のオーディオビジュアル分類,という明確な条件下で,初めて,研究競争において記述した。参加者が音声ビジュアルiHEARu-EATデータベースの音声および/またはビデオ記録の使用を奨励する分類タスクに基づく3つのサブChallengesを定義した。本論文では,データセット,Sub-Challenges,それらの条件,およびベースライン特徴抽出と性能測度を,参加者に提供した。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】

シソーラス用語： 音声認識 ,  食品 ,  データベース ,  特徴抽出 ,  録画 ,  データ解析 ,  録画装置 ,  *多モード ,  基準線 ,  マルチモーダルインタフェイス
準シソーラス用語： ラスタ画像処理 ,  オーディオビジュアル ,  性能測度 ,  アドレス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 挑戦 ,  摂食状態 ,  人間の行動 ,  マルチモーダルデータ解析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 摂食 ,  解析 ,  追跡