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J-GLOBAL ID：202002290076046812   整理番号：20A0377810

行動認識のための3D人間骨格データ圧縮【JST・京大機械翻訳】

3D Human Skeleton Data Compression for Action Recognition

著者 (4件)： Li Sheng (Peking University,NELVT,China) ,  Jiang Tingting (Peking University,NELVT,China) ,  Tian Yonghong (Peking University,NELVT,China) ,  Huang Tiejun (Peking University,NELVT,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2019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)

抄録/ポイント： 骨格に基づく行動認識は,獲得装置の人気により新しい応用シナリオを開くことを続けている。これはまたヒト骨格データ量の急速な増加をもたらす。現在,行動認識のタスクに対する骨格データ圧縮アルゴリズムは存在しない。この問題を解決するために,著者らは最初の骨格データ圧縮アルゴリズムを提案する。それは,可能な限り高い動作認識の精度を保ちながら,スケルトンデータストリームを小さい帯域幅に圧縮することができる。提案した圧縮アルゴリズムは,運動ベースの結合選択(MJS)と呼ばれる。それは異なるジョイントの動きの量に基づいて圧縮を実行する。さらに,著者らは,MJSと既存の無損失圧縮方法の組合せを調査して,最も適切なものを見つけた。最後に,著者らの圧縮方法MJSが大規模データセットNTU-RGB+Dに関して有望な結果を達成することができることを証明した。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】

シソーラス用語： 帯域幅 ,  ヒト ,  アルゴリズム ,  *三次元 ,  *データ圧縮
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  無損失圧縮 ,  データストリーム ,  動作認識 ,  データ量 ,  行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 行動認識 ,  3D ,  人間 ,  骨格 ,  データ圧縮