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J-GLOBAL ID：202202238498465508   整理番号：22A0479392

複雑ネットワーク符号化とLSTMに基づく3D動作認識のためのヒト骨格表現【JST・京大機械翻訳】

Human skeleton representation for 3D action recognition based on complex network coding and LSTM

著者 (3件)： Shen Xiangpei (School of Science, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, PR China) ,  Shen Xiangpei (Laboratory of Media Design and Software Technology, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, PR China) ,  Ding Yanrui (School of Science, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, PR China)
資料名： Journal of Visual Communication and Image Representation  (Journal of Visual Communication and Image Representation)
巻： 82  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0218A  ISSN： 1047-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D骨格シーケンスはRGBビデオより効果的かつ弁別的情報を含み,人間行動認識により適している。ヒト骨格情報の正確な抽出は,行動認識の高精度の鍵である。関節点間の相関を考慮して,本研究ではまず,複雑なネットワークに基づくスケルトン特徴抽出法を提案した。各フレームにおける人間骨格点間の関係をネットワークとして符号化した。時間にわたる行動の変化を,骨格点から成る時系列ネットワークによって記述した。ネットワークトポロジー属性を特徴ベクトルとして使用し,複合ネットワーク符号化とLSTMを組み合わせ,人間行動を認識する。本方法をNTU RGB+D60,MSR Action3DおよびUTKinect-Action3Dデータセットで検証し,それぞれ良い性能を達成した。複雑なネットワークに基づく骨格特徴を抽出する方法は,異なる行動を適切に識別できることを示した。時間的情報と,同時に骨格間の関係を考慮するこの方法は,人間行動の正確な認識において重要な役割を果たす。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  ヒト ,  録画装置 ,  *三次元 ,  人間行動
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  ネットワークトポロジー ,  高精度 ,  *動作認識 ,  行動認識 ,  *複雑ネットワーク ,  *ネットワークコーディング ,  行動変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 骨格に基づく行動認識 ,  複雑ネットワーク符号化 ,  LSTM ,  特徴抽出

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (7件)： ネットワーク符号化 ,  LSTM ,  3D ,  動作認識 ,  ヒト ,  骨格 ,  表現