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J-GLOBAL ID：202202213701003520   整理番号：22A0888896

DTR-HAR:人間活動認識のための深い時間的残差表現【JST・京大機械翻訳】

DTR-HAR: deep temporal residual representation for human activity recognition

著者 (5件)： Basly Hend (NOCCS-Lab.: Networked Objects Control and Communication Systems Laboratory, National Engineering School of Sousse (ENISO), University of Sousse, Erriadh, Sousse, Tunisia) ,  Ouarda Wael (REGIM-Lab.: REsearch Groups in Intelligent Machines, National Engineering School of Sfax (ENIS), University of Sfax, Sfax, Tunisia) ,  Sayadi Fatma Ezahra (EμE-Lab.: Electronics and Microelectronics Laboratory, Faculty of Sciences of Monastir (FSM), University of Monastir, Monastir, Tunisia) ,  Ouni Bouraoui (NOCCS-Lab.: Networked Objects Control and Communication Systems Laboratory, National Engineering School of Sousse (ENISO), University of Sousse, Erriadh, Sousse, Tunisia) ,  Alimi Adel M. (REGIM-Lab.: REsearch Groups in Intelligent Machines, National Engineering School of Sfax (ENIS), University of Sfax, Sfax, Tunisia)
資料名： Visual Computer  (Visual Computer)
巻： 38  号： 3  ページ： 993-1013  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0285A  ISSN： 0178-2789  CODEN： VICOE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間活動認識(HAR)は,パターン認識とコンピュータビジョン分野での高度化アプリケーションである。現在まで,深いニューラルネットワークはコンピュータ研究と画像処理分野で大きな注目を獲得し,重要な結果を生み出している。本論文では,HARシステム性能を改善するために,時空間特徴表現の強化を目的とする日常生活動作認識のための深い時間残差システムを提案した。この目的のために,行動の長期的時間的発展を捉えるために,外見と長い短期記憶ニューラルネットワークに中継された弁別的視覚特徴を保持するために,深い残差畳み込みニューラルネットワーク(RCN)を採用した。後者は,時系列ラベリングジョブとして動的活動認識問題に取り組むために時間情報を加えることによって,RCNネットワークから抽出した特徴を強化するために,活動を実行するときに起こる時間依存性を実装すると考えられた。人間の活動認識システムのための深い時間残差モデルを,2つのベンチマーク公開利用可能なデータセット:MSRDailyActivity3DとCAD-60に関して実行して,提案システムは,最先端技術からの他者と比較して,非常に競合した結果を達成した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH, DE part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パターン認識 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *残差 ,  画像処理 ,  時空 ,  応用プログラム ,  コンピュータビジョン ,  ベンチマーク ,  日常生活動作 ,  コンピュータ ,  時間発展
準シソーラス用語： 行動認識 ,  システム性能 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 日常生活活動認識 ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  長期短期記憶(LSTM) ,  ビデオ監視

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)： Har ,  人間 ,  活動認識 ,  残差 ,  表現