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J-GLOBAL ID：202102224492675175   整理番号：21A1193783

行動およびイベント認識のための特徴符号化およびプーリング:包括的調査【JST・京大機械翻訳】

Feature Encodings and Poolings for Action and Event Recognition: A Comprehensive Survey

著者 (6件)： Liu Changyu (College of Mathematics and Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Liu Changyu (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Zhang Qian (College of Mathematics and Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China) ,  Lu Bin (School of Computer Science, Wuyi University, Jiangmen 529020, China) ,  Li Cong (College of Computer Science, Sichuan Normal University, Chengdu 610068, China) ,  Li Cong (School of Management and Economics, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 8  号： 4  ページ： 134  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチメディアコレクションにおける行動とイベント認識は,コンピュータビジョン,計算最適化,統計的学習,および非線形動力学を含む学際的研究領域の進展に関連する。過去20年間にわたって,行動とイベント認識は,動的環境下の最近の自動解に対する制御環境下での以前の介入戦略から進化し,時空的深層特徴を効果的に組織化する必要不可欠な要求をもたらした。従って,複雑なマルチメディアコレクションにおける行動とイベント認識のための特徴符号化とプール化に頼ることは,不可避な傾向である。この論文の目的は,将来の関連研究に対する刺激を提供するために,アプローチベースの分類学に基づくそれらのアプローチの根底にある理論的原理とオリジナルな実験的結論を系統的にまとめることによって,近年の行動とイベント認識において,最もポピュラーな特徴符号化とプール化アプローチに関する包括的調査を提供することである。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： 最適化 ,  コンピュータビジョン ,  深層 ,  非線形力学 ,  *マルチメディア
準シソーラス用語： 確率学習 ,  動的環境 ,  分類学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 行動とイベント認識 ,  マルチメディアコレクション ,  コンピュータビジョン ,  特徴符号化とプーリング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (111件)：

• Coşar, S.; Donatiello, G.; Bogorny, V.; Garate, C.; Alvares, L.O.; Brémond, F. Toward abnormal trajectory and event detection in video surveillance. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 2017, 27, 683-695.
• García-Martín, Á.; Martínez, J.M. People detection in surveillance: Classification and evaluation. IET Comput. Vis. 2015, 9, 779-788.
• Lee, S.C.; Nevatia, R. Hierarchical abnormal event detection by real time and semi-real time multi-tasking video surveillance system. Mach. Vis. Appl. 2014, 25, 133-143.
• Fang, Z.; Fei, F.; Fang, Y.; Lee, C.; Xiong, N.; Shu, L.; Chen, S. Abnormal event detection in crowded scenes based on deep learning. Multimedia Tools Appl. 2016, 75, 14617-14639.
• Chang, X.; Ma, Z.; Lin, M.; Yang, Y.; Hauptmann, A. Feature interaction augmented sparse learning for fast Kinect motion detection. IEEE Trans. Image Process. 2017, 26, 3911-3920.

タイトルに関連する用語 (4件)： 行動 ,  イベント ,  符号化 ,  調査