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J-GLOBAL ID：202202242836794177   整理番号：22A0310965

グループ活動認識のための部品を意識した空間-時間グラフ畳込みネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Part-Aware Spatial-Temporal Graph Convolutional Network for Group Activity Recognition

著者 (4件)： Wang Qi (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Lang Xianglong (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Xiang Ye (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wu Lifang (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13069  ページ： 504-515  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： グループ活動認識は,各人の個人行動を認識するだけでなく,人の間で関係を与える必要のある困難なタスクである。以前の方法は,個人の全体的特徴に基づく粗いレベル関係を推定する。本論文は,部分レベル特徴を用いて微細粒関係をモデル化するため,部分意識空間時間グラフ畳込みネットワーク(PSTGCN)を学習することにより,既存の方法を超えて1段階をさらに進める。PSTGCNは,二つのコアグラフ,局所接続グラフ,および完全接続グラフを含む。同じ人のすべての部分が個人の構造情報を接続する局所連結グラフは,個人の構造情報を接続した。人のすべての部分が接続された完全接続グラフは,部分レベルで個人間の潜在関係を抽出する。2つの広く使用されたデータセット,すなわちVolleyballデータセットとCollective Activityデータセットに関する広範な実験を行い,PSTGCNを評価し,改善された性能は著者らのアプローチの有効性を実証した。部分ベース関係グラフとグループレベル特徴の可視化は,著者らの方法がグループ活動認識のための識別情報を捕えることができることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *グラフ ,  *畳込み ,  *グループ活動 ,  *ネットワーク ,  特性 ,  認識 ,  可視化 ,  モデリング ,  空間 ,  人間 ,  有効性
準シソーラス用語： 連結グラフ ,  識別子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： グループ活動認識 ,  部品認識 ,  グラフ畳込みネットワーク

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： グループ ,  活動認識 ,  意識 ,  グラフ ,  畳込み