文献

J-GLOBAL ID：202102220533766457   整理番号：21A0992337

活動認識のためのLie代数におけるレート不変モデリング【JST・京大機械翻訳】

Rate-Invariant Modeling in Lie Algebra for Activity Recognition

著者 (5件)： Boujebli Malek (Software Engineering, Distributed Applications, Decision Systems and Intelligent Imaging Research Laboratory (RIADI), National School of Computer Science (ENSI), University of Manouba, Manouba 2010, Tunisia) ,  Drira Hassen (IMT Lille Douai, Institut Mines-Telecom, Center for Digital Systems, F-59000 Lille, France) ,  Drira Hassen (Univ. Lille, CNRS, Centrale Lille, Institut Mines-Telecom, UMR 9189-CRIStAL, F-59000 Lille, France) ,  Mestiri Makram (Software Engineering, Distributed Applications, Decision Systems and Intelligent Imaging Research Laboratory (RIADI), National School of Computer Science (ENSI), University of Manouba, Manouba 2010, Tunisia) ,  Farah Imed Riadh (Software Engineering, Distributed Applications, Decision Systems and Intelligent Imaging Research Laboratory (RIADI), National School of Computer Science (ENSI), University of Manouba, Manouba 2010, Tunisia)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 1888  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の活動認識はコンピュータビジョン領域における研究の最も挑戦的で活発な領域の1つである。しかしながら,オブジェクト組合せによる大きな変動に対してロバストである自動システムを設計し,人間の動きの高い複雑性は,より挑戦的である。本論文では,LieグループSE(3)における軌道として骨格部分のフレーム間剛体進化をモデル化することを提案した。物体の運動は,同じマニホールドにおける付加的軌道として同様にモデル化した。分類は,ベクトル空間,Lie代数に写像された軌道のレート不変比較に基づいて実行される。3つの行動と活動データセットに関する実験結果は,提案方法が種々の最先端の人間活動認識アプローチより優れていることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Lie群 ,  *Lie代数 ,  剛体 ,  ベクトル空間 ,  マニホールド ,  コンピュータビジョン ,  不変性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 人間活動 ,  複雑性 ,  行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 活動認識 ,  レート不変性 ,  Lie群

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (56件)：

• Shotton, J.; Sharp, T.; Kipman, A.; Fitzgibbon, A.; Finocchio, M.; Blake, A.; Cook, M.; Moore, R. Real-time human pose recognition in parts from single depth images. Commun. ACM 2013, 56, 116-124.
• Vemulapalli, R.; Arrate, F.; Chellappa, R. Human Action Recognition by Representing 3D Skeletons as Points in a Lie Group. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Columbus, OH, USA, 23-28 June 2014.
• Oreifej, O.; Liu, Z. Hon4d: Histogram of oriented 4d normals for activity recognition from depth sequences. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Portland, OR, USA, 23-28 June 2013; pp. 716-723.
• Ofli, F.; Chaudhry, R.; Kurillo, G.; Vidal, R.; Bajcsy, R. Sequence of the most informative joints (smij): A new representation for human skeletal action recognition. J. Vis. Commun. Image Represent. 2014, 25, 24-38.
• Ohn-bar, E.; Trivedi, M.M. Joint Angles Similarities and HOG for Action Recognition. In Proceedings of the 2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, Portland, OR, USA, 23-28 June 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： 活動認識 ,  Lie代数 ,  レート ,  不変 ,  モデリング