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J-GLOBAL ID：202102249156750630   整理番号：21A0042469

目標検出による人間行動認識【JST・京大機械翻訳】

Human Action Recognition Combined With Object Detection

著者 (2件)： Zhou Bo (浙江理工大学机械与自動控制学院自動化研究所 杭州310018) ,  Li Junfeng (浙江理工大学机械与自動控制学院自動化研究所 杭州310018)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 46  号： 9  ページ： 1961-1970  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人間行動認識領域の研究方法のほとんどは原始ビデオフレームから相関特徴を抽出し、これらの方法或いは多かれ少々に余分な背景情報を導入することで、ニューラルネットワークに大きいノイズをもたらす。バックグラウンド情報干渉,ビデオフレームに存在する大量の冗長情報,サンプル分類の不均衡,および分類の困難さを解決するために,本論文は,新しい結合ターゲット検出の人間行動認識アルゴリズムを提案した。第一に,人間行動認識の過程において,目標検出機構を増加させ,次に,ニューラルネットワークを,人間の動作情報に重点を置いて,次に,ビデオをセグメント化してランダムにサンプリングして,次に,全体のビデオセグメントにまたがる長い時間ドメインをモデル化して,最後に,改良ニューラルネットワーク損失関数によって,行動認識を行った。本論文では、一般的な人体行為識別データセットUCF101とHMDB51上で大量な実験分析を行い、人体行為識別の精度(RGB画像のみ)はそれぞれ96.0%と75.3%に達し、現在の主流の人体行為識別アルゴリズムより明らかに高い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  干渉 ,  雑音 ,  セグメンテーション ,  損失関数 ,  ニューラルネットワーク ,  *録画装置 ,  人間行動
準シソーラス用語： 不均衡 ,  認識アルゴリズム ,  行動認識 ,  ターゲット検出 ,  人体行動認識 ,  ビデオフレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 目標 ,  人間行動認識