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J-GLOBAL ID：202002297339037229   整理番号：20A1959047

改良融合注意CNNとRNNに基づく人間行動認識【JST・京大機械翻訳】

Human Action Recognition Based on Improved Fusion Attention CNN and RNN

著者 (2件)： Zhao Han (Zhejiang University,College of Information Science and Electronic Engineering,Hangzhou,China) ,  Jin Xinyu (Zhejiang University,College of Information Science and Electronic Engineering,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCIA  ページ： 108-112  発行年： 2020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： コンピュータビジョンと自然言語処理のための注意機構ベースのモデルは広く利用され,ビデオにおける行動認識は例外ではない。本論文では,空間および時間層における「二重深い」である行動認識のための新しい畳込みおよび再帰ネットワークを開発した。最初に,特徴抽出段階において,深い畳み込みニューラルネットワークによる長距離依存性を捕捉するための簡単で効果的なコンポーネントとして,改良p-非局所演算を提案した。第2に,クラス予測段階において,著者らは,前方および後方双方向LSTMと結合した融合鍵Lesss注意を提案し,データのさらなる性質を,より効率的に,そして,優秀に学習し,そしてそれは,混同行列に基づくマルチエポックモデル融合を使用した。2つの異種データセット,HMDB51とHollywood2に関する実験は,著者らのモデルが,CNNとRNNに基づく行動認識のためにRGB特性を利用するだけの従来のモデルより明白な優位性を持つことを示した。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： *畳込み ,  ネットワーク ,  特徴抽出 ,  演算 ,  自然言語処理 ,  録画装置 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 行動認識 ,  混合行列 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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)： 融合 ,  注意 ,  CNN ,  RNN ,  人間行動認識