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J-GLOBAL ID：202102218886028797   整理番号：21A0539169

畳込みニューラルネットワークに基づく人間行動認識とアートインタラクション【JST・京大機械翻訳】

Human action recognition and art interaction based on convolutional neural network

著者 (3件)： Cai Zhuohao (Tongji University,Department of Electronic Science and Technology,Shanghai,China) ,  Yang Yi (Tongji University,Department of Electronic Science and Technology,Shanghai,China) ,  Lin Lan (Tongji University,Department of Electronic Science and Technology,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 6112-6116  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： 人間行動分類において大きな努力と進歩がなされてきたが,まだ完全に解決されていないいくつかの問題がある。さらに,芸術における人工知能の応用は主要な傾向となり,この分野の開発は遅く,芸術相互作用技術の研究は人工知能の分野で大きな研究価値を持っている。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいて,本論文は,芸術分野における人間行動検出アルゴリズムとその双方向キー技術を研究した。重要なフレーム抽出,結合点最適化,および改良ボトムアップアルゴリズムを通して,検出効果を改善した。同時に,分離可能なマルチブランチネットワークとスタイル生成ネットワークから成る新しいニューラルネットワークを設計した。最初に,人間骨格を効率的に同定して,行動を正確に判断して,次に,Generative Adversarial Network(GAN)は,これに基づくスタイルAI画像を生成した。MPIIデータセット,KinectデータセットおよびMarital芸術データセットに関する交差検証を通して,精度は93%に達することができ,それはモデル効果が非常に良いことを示した。さらに,単一3dの更なる対話型応用を用いて,仮想特性を作り,検出状況の変化を効果的に追跡することができた。本研究は,AI芸術分野の将来の研究の基礎を提供する。Copyright 2021 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： 最適化 ,  *相互作用 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  人間行動
準シソーラス用語： 対話型 ,  検出アルゴリズム ,  Kinect ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  人間行動認識 ,  アート ,  インタラクション